Changes in the equine fecal microbiota associated with the use of systemic antimicrobial drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The intestinal tract is a rich and complex environment and its microbiota has been shown to have an important role in health and disease in the host. Several factors can cause disruption of the normal intestinal microbiota, including antimicrobial therapy, which is an important cause of diarrhea in horses. This study aimed to characterize changes in the fecal bacterial populations of healthy horses associated with the administration of frequently used antimicrobial drugs. RESULTS: Twenty-four adult mares were assigned to receive procaine penicillin intramuscularly (IM), ceftiofur sodium IM, trimethoprim sulfadiazine (TMS) orally or to a control group. Treatment was given for 5 consecutive days and fecal samples were collected before drug administration (Day 1), at the end of treatment (Days 5), and on Days 14 and 30 of the trial. High throughput sequencing of the V4 region of the 16S rRNA gene was performed using an Illumina MiSeq sequencer. Significant changes of population structure and community membership were observed after the use of all drugs. TMS caused the most marked changes on fecal microbiota even at higher taxonomic levels including a significant decrease of richness and diversity. Those changes were mainly due to a drastic decrease of Verrucomicrobia, specifically the "5 genus incertae sedis". Changes in structure and membership caused by antimicrobial administration were specific for each drug and may be predictable. Twenty-five days after the end of treatment, bacterial profiles were more similar to pre-treatment patterns indicating a recovery from changes caused by antimicrobial administration, but differences were still evident, especially regarding community membership. CONCLUSIONS: The use of systemic antimicrobials leads to changes in the intestinal microbiota, with different and specific responses to different antimicrobials. All antimicrobials tested here had some impact on the microbiota, but TMS significantly reduced bacterial species richness and diversity and had the greatest apparent impact on population structure, specifically targeting members of the Verrucomicrobia phylum.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».