Diet and Environment Shape Fecal Bacterial Microbiota Composition and Enteric Pathogen Load of Grizzly Bears
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diet and environment impact the composition of mammalian intestinal microbiota; dietary or health disturbances trigger alterations in intestinal microbiota composition and render the host susceptible to enteric pathogens. To date no long term monitoring data exist on the fecal microbiota and pathogen load of carnivores either in natural environments or in captivity. This study investigates fecal microbiota composition and the presence of pathogenic Escherichia coli and toxigenic clostridia in wild and captive grizzly bears (Ursus arctos) and relates these to food resources consumed by bears. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Feces were obtained from animals of two wild populations and from two captive animals during an active bear season. Wild animals consumed a diverse diet composed of plant material, animal prey and insects. Captive animals were fed a regular granulated diet with a supplement of fruits and vegetables. Bacterial populations were analyzed using quantitative PCR. Fecal microbiota composition fluctuated in wild and in captive animals. The abundance of Clostridium clusters I and XI, and of C. perfringens correlated to regular diet protein intake. Enteroaggregative E. coli were consistently present in all populations. The C. sordellii phospholipase C was identified in three samples of wild animals and for the first time in Ursids. CONCLUSION: This is the first longitudinal study monitoring the fecal microbiota of wild carnivores and comparing it to that of captive individuals of the same species. Location and diet affected fecal bacterial populations as well as the presence of enteric pathogens.
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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 | 0,000 |
| 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 ».