Bacteriology of the Labrador dog gut: a cultural and genotypic approach
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To carry out an extensive study of the microflora composition of the Labrador dog gut. METHODS AND RESULTS: Faecal specimens from four Labradors were collected and plated onto growth media designed to recover total anaerobes, bacteroides, bifidobacteria, lactobacilli, clostridia, Gram-positive cocci, total aerobes and coliforms. Morphologically different isolates were collected from all agars inoculated with faeces from one canine individual (repeated four times). A total of 157 out of 171 isolates were identified using 16S rRNA gene sequencing. Sequence analysis showed that agar selectivity was poor, especially when bacteroides and Gram-positive cocci were the targets. Bifidobacteria were not detected in any of the samples analysed, indicating their presence at low or negligible levels. The gene sequences of many of the isolates (n=45, representing 29% of the total) did not correlate with known species in the Ribosomal Database Project and EMBL databases, suggesting the presence of novel gut diversity. CONCLUSIONS: Traditional culture methods fail to reflect the bacterial diversity present in Labrador dog faeces. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: This study has shown the value of molecular-based methodologies for determining bacterial profiles in the Labrador dog gut microbiota, but has also exposed the limitations of purportedly selective agars.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».