Assessment of the Fecal Microbiota in Beef Calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is increasing interest in the fecal microbiota, but study in calves has been limited. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: To evaluate the fecal microbiota of beef calves and cows on different farms, and to preliminarily explore the impact of antimicrobial exposure. ANIMALS: A total of 172 animals, 156 (91%) calves and 16 (9.3%) cows, were enrolled from 5 cow-calf farms. METHODS: The fecal bacterial microbiota was assessed through sequencing of 16S rRNA gene (V4 region) amplicons. RESULTS: There were significant differences in the relative abundances of numerous phyla between calves on different farms. Farms could be separated into 2 groups: 1 (farms B and C) dominated by Firmicutes and 1 (farms A, D, and E) with predominance of Proteobacteria and Actinobacteria. Richness (median 2,974 versus 1,477, P = .008), diversity (51.4 versus 29.1, P = .0029), and evenness (0.73 versus 0.68, P = .006) were higher in cows. Over-represented operational taxonomic units (OTUs) in cows tended to be from the classes Bacilli and Bacteroidia, whereas Clostridia and Actinobacteria were most prominently over-represented in calves. There were differences in community membership (P = .028) and structure (P = .029) in calves that had a history of antimicrobial exposure compared those that did not. Eight (89%) over-represented OTUs in the untreated group were Firmicutes (7 from the order Clostridiales), compared to only 3 (38%) (2 Clostridiales) in the untreated group. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Interfarm variation should be investigated to determine the causes and potential implications for health and production. Antimicrobial exposure may have an impact on the fecal microbiota at individual and farm levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».