Effects of captivity and artificial breeding on microbiota in feces of the red-crowned crane (Grus japonensis)
Notice bibliographique
Résumé
Reintroduction of the threatened red-crowned crane has been unsuccessful. Although gut microbiota correlates with host health, there is little information on gut microbiota of cranes under different conservation strategies. The study examined effects of captivity, artificial breeding and life stage on gut microbiota of red-crown cranes. The gut microbiotas of wild, captive adolescent, captive adult, artificially bred adolescent and artificially bred adult cranes were characterized by next-generation sequencing of 16S rRNA gene amplicons. The gut microbiotas were dominated by three phyla: Firmicutes (62.9%), Proteobacteria (29.9%) and Fusobacteria (9.6%). Bacilli dominated the 'core' community consisting of 198 operational taxonomic units (OTUs). Both captivity and artificial breeding influenced the structures and diversities microbiota of the gut. Especially, wild cranes had distinct compositions of gut microbiota from captive and artificially bred cranes. The greatest alpha diversity was found in captive cranes, while wild cranes had the least. According to the results of ordination analysis, influences of captivity and artificial breeding were greater than that of life stage. Overall, captivity and artificial breeding influenced the gut microbiota, potentially due to changes in diet, vaccination, antibiotics and living conditions. Metagenomics can serve as a supplementary non-invasive screening tool for disease control.
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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 ».