Molecular analysis of the microbiota in hard feces from healthy rabbits (Oryctolagus cuniculus) medicated with long term oral meloxicam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Analgesia is often indicated in rabbits undergoing surgical procedures or suffering from various painful conditions and the most common adverse effects associated with NSAIDs occur in the gastrointestinal tract (GIT). The objective of this study was to determine the potential effect of long-term (21 days) meloxicam administration on the fecal bacterial microbiota in healthy rabbits.Samples of hard feces were collected from six rabbits treated with meloxicam (1 mg/kg orally once every 24 h) on days 0,6,14 and 21. Next generation sequencing of V4 16S rRNA gene products was performed. RESULTS: A total of 2589912 V4 rRNA gene sequences passed all quality control filters. Firmicutes predominated (82.0 ± 6.2%). Sixteen other phyla were also identified but other than Verrucomicrobia (4.4 ± 4.9%), all accounted for less than 1% of the identified sequences. Within Firmicutes, Clostridia was the dominant class, accounting for 76% of operational taxon units (OTUs). In general, there were only few differences observed between time points and different rabbits at the phylum level. A significant change was observed in the relative abundance of Proteobacteria over the 4 time points (P = 0.02). CONCLUSIONS: The gastrointestinal tract of rabbits harbors dense and diverse microbiota. Significant alteration of the hard fecal microbiota does not appear to be a considerable adverse effect expected in rabbits treated for 21 days with oral meloxicam at a dose of 1 mg/kg.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».