Using “Omics” and Integrated Multi-Omics Approaches to Guide Probiotic Selection to Mitigate Chytridiomycosis and Other Emerging Infectious Diseases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emerging infectious diseases in wildlife are responsible for massive population declines. In amphibians, chytridiomycosis caused by Batrachochytrium dendrobatidis, Bd, has severely affected many amphibian populations and species around the world. One promising management strategy is probiotic bioaugmentation of antifungal bacteria on amphibian skin. In vivo experimental trials using bioaugmentation strategies have had mixed results, and therefore a more informed strategy is needed to select successful probiotic candidates. Metagenomic, transcriptomic, and metabolomic methods, colloquially called "omics," are approaches that can better inform probiotic selection and optimize selection protocols. The integration of multiple omic data using bioinformatic and statistical tools and in silico models that link bacterial community structure with bacterial defensive function can allow the identification of species involved in pathogen inhibition. We recommend using 16S rRNA gene amplicon sequencing and methods such as indicator species analysis, the Kolmogorov-Smirnov Measure, and co-occurrence networks to identify bacteria that are associated with pathogen resistance in field surveys and experimental trials. In addition to 16S amplicon sequencing, we recommend approaches that give insight into symbiont function such as shotgun metagenomics, metatranscriptomics, or metabolomics to maximize the probability of finding effective probiotic candidates, which can then be isolated in culture and tested in persistence and clinical trials. An effective mitigation strategy to ameliorate chytridiomycosis and other emerging infectious diseases is necessary; the advancement of omic methods and the integration of multiple omic data provide a promising avenue toward conservation of imperiled species.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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