Longitudinal study of the early-life fecal and nasal microbiotas of the domestic pig
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The mammalian microbiota plays a key role in host health and disease susceptibility. However, knowledge of the early-age microbiota of pigs is lacking. The purpose of this study was to use high-throughput next-generation sequencing to characterize the fecal and nasal microbiotas of pigs during early life. RESULTS: Ten commercially-raised pigs were randomly enrolled at birth and sampled throughout the first 7 weeks of life. DNA was extracted from fecal and nasal samples and the hypervariable region V4 of the 16S rRNA gene was amplified. The product was sequenced using the Illumina MiSeq platform and 2 × 250 chemistry. Sequencing data was processed and analyzed with the mothur algorithms using an operational taxonomic unit approach. In total, 4.7 million and 5.4 million high-quality sequences were recovered from fecal and nasal samples, respectively. Analysis revealed that these microbiotas contain a very rich and diverse population of bacteria that display a remarkable evolution during the first 7 weeks of life. During this developmental period, a pig was exposed to an average of 1,976 and 6,257 species of bacteria by way of the gastrointestinal and respiratory tracts, respectively. Aging was significantly associated with an increasing measure of richness and diversity as well as with distinct changes to the core microbiota. At 2-3 weeks post-weaning, the rapidly developing microbiotas appeared to reach a developmental milestone as a relative degree of stability was evident. CONCLUSIONS: Pigs are exposed to an incredibly rich and diverse mixture of bacteria during early-life as demonstrated by next-generation sequencing methodology. These findings expand the knowledge of the developing porcine microbiota which is important for understanding susceptibility to disease, particularly for vulnerable neonatal pigs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».