The oral and conjunctival microbiotas in cats with and without feline immunodeficiency virus infection
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The oral and conjunctival microbiotas likely play important roles in protection from opportunistic infections, while also being the source of potential pathogens. Yet, there has been limited investigation in cats, and the impact of comorbidities such as feline immunodeficiency virus (FIV) infection has not been reported. Oral and conjunctival swabs were collected from cats with FIV infection and FIV-uninfected controls, and subjected to 16S rRNA gene (V4) PCR and next generation sequencing. 9,249 OTUs were identified from conjunctival swabs, yet the most common 20 (0.22%) OTUs accounted for 76% of sequences. The two most abundant OTUs both belonged to Staphylococcus, and accounted for 37% of sequences. Cats with FIV infection had significantly lower relative abundances of Verrucomicrobia, Fibrobacteres, Spirochaetes, Bacteroidetes and Tenericutes, and a higher relative abundance of Deinococcus-Thermus. There were significant differences in both community membership (P = 0.006) and community structure (P = 0.02) between FIV-infected and FIV-uninfected cats. FIV-infected cats had significantly higher relative abundances of Fusobacteria and Actinobacteria in the oral cavity, and significantly higher relative abundances of several bacterial classes including Fusobacteria (0.022 vs 0.007, P = 0.006), Actinobacteria (0.017 vs 0.003, P = 0.003), Sphingobacteria (0.00015 vs 0.00003, P = 0.0013) and Flavobacteria (0.0073 vs 0.0034, P = 0.030). The feline conjunctival and oral microbiotas are complex polymicrobial communities but dominated by a limited number of genera. There is an apparent impact of FIV infection on various components of the microbiota, and assessment of the clinical relevance of these alterations in required.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle