0496 Nurturing healthy gut microbiome: route to increased disease resistance in ruminants
Notice bibliographique
Résumé
Perturbations in gut microbiota colonization during early life have been shown to present long lasting influences to the host immune responses, health and metabolism as well as subsequent microbial succession. These perturbations can be caused by nutritional imbalances, differing feeding methods, nutritional regimes and antibiotic treatments during the early life. Management of ruminants can vary significantly due to different feeding practices and it relies heavily on antibiotics prevention/treatments for diarrhea and pneumonia in pre-ruminants. However, our understanding on the influence of such management practices on gut microbiome as well as ruminant health and metabolism is very limited. Our recent study has revealed that feeding of heat-treated colostrum soon after birth enhances the colonization of beneficial bacterium, bifidobacteria, which is well-studied using mouse models and has been shown to have greater impact on mucosal immune system development as well as weight gain in children. Besides, the colonization of bifidobacteria in calf gut has been suggested as a preventive mechanism of pathogenic E. coli that causes neonatal calf diarrhea. The use of next generation sequencing approaches to study calf gut microbiome and linking the early microbial composition with that of calf phenotypes have reported that higher abundance of Fecalibacterium is associated with decreased diarrhea incidences and increased body weight, suggesting linkages between gut microbiome, calf health and growth. Moreover, diet-driven changes in rumen microbiome are related to the development of subacute ruminal acidosis, a prevalent metabolic disorder in adult cattle. Thus, understanding on gut microbiome and their link to gut/rumen development and metabolism will provide means to improve health in ruminants via microbial manipulation. Such manipulation methods toward nurturing a healthy gut microbiome not only improve the disease resistance in ruminants, but may also decrease the heavy antibiotic usage that is in practice in the industry.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».