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Enregistrement W2552131042 · doi:10.2527/jam2016-1744

1744 Effects of different sources and routes of administration of copper and vitamins A and D on piglets gut microbiota

2016· article· en· W2552131042 sur OpenAlexaff
Guylaine Talbot, Martin Lessard, Étienne Yergeau, Nathalie Gagnon, Luca Lo Verso, Jérôme Lapointe, Nathalie Bissonnette, Danyel Bueno Dalto, Bazoumana Ouattara, Frédéric Guay, J. J. Matte

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de la Recherche ScientifiqueAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitaminRetinolFecesMicronutrientGut floraBiologyLitterLactationIleumAnimal sciencePhysiologyProbioticFood scienceEndocrinologyChemistryBiochemistryMicrobiologyPregnancyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Placental and colostral transfers of copper and vitamins A and D micronutrients from dams to neonates are limited in pig species (Matte et al., 2014, JAS 92-Suppl. 2:153). The aim of the study was to evaluate the influence of different perinatal micronutrient supplementation strategies on piglets' gut microbiota. Within each litter from 5 sows, 10 newborn piglets were allocated to one of the following combinations of sources and routes of micronutrient administrations: oral vitamin D3, retinol-acetate and CuSO4 (T1); oral 25-OH-vitamin D3, β-carotene and Cu-yeast (T2); exposure to UVB light (20 min every second day), oral retinol-palmitate and Cu-gluconate (T3); intramuscular vitamin D3 and retinol-propionate and oral Cu-acetate (T4); oral saline (CTL). Oral or intramuscular provisions corresponded to 12 mg of copper and 70 and 12 MIU of vitamins A and D, respectively. This design was repeated with 5 other sows fed daily extra supplements of 25-OH-vitamin D3 (4 MIU), β-carotene (24 MIU) and Cu-yeast (45 mg) from 90 d of gestation to 21 d of lactation. At 21 d of age, feces were collected and piglets were weaned. At 23 d of age, 5 repetitions of a combination of sow and piglet factorial treatments were sacrificed and feces and content from mid-jejunum, ileum, mid-colon, and rectum were collected to characterize gut microbiota. Bacterial communities were analyzed by sequencing the V3-V4 regions of 16S rRNA genes on an Illumina MiSeq. Bioinformatic analyses were performed on our internal data analysis pipeline and statistics were performed in R. The analysis of bacterial community composition at the class level revealed that sow supplementation significantly increased the relative abundance of Bacilli in feces at d 21 (P = 0.04) but not at d 23. Gut microbiota diversity significantly differed (P = 0.03) according to supplemental treatments provided to piglets. However there was no piglet treatment effect on gut microbiota based on PCoA analyses. The Shannon diversity of jejunal and ileal microbiota was significantly (P < 0.05) decreased when supplementation was given to sows. Sow supplementation also significantly increased Bacilli in both jejunum and ileum (P < 0.001, both). The study demonstrated that piglet gut microbiota can be modulated by daily extra supplementation of vitamins A and D and organic copper to sows during late pregnancy and lactation periods. Further studies are thus warranted to study mechanisms of action explaining the impact of such maternal micronutrient supplementation on bacterial colonization in piglets gut.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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