Comparative Analysis of the Gut Microbial Communities in Forest and Alpine Musk Deer Using High-Throughput Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The gut ecosystem is characterized by dynamic and reciprocal interactions between the host and bacteria. Although characterizing microbiota for herbivores has become recognized as important tool for gauging species health, no study to date has investigated the bacterial communities and evaluated the age-related bacterial dynamics of musk deer. Moreover, gastrointestinal diseases have been hypothesized to be a limiting factor of population growth in captive musk deer. Here, high-throughput sequencing of the bacterial 16S rRNA gene was used to profile the fecal bacterial communities in juvenile and adult alpine and forest musk deer. The two musk deer species harbored similar bacterial communities at the phylum level, whereas the key genera for the two species were distinct. The bacterial communities were dominated by Firmicutes and Bacteroidetes, with the bacterial diversity being higher in forest musk deer. The Firmicutes to Bacteroidetes ratio also increased from juvenile to adult, while the bacterial diversity, within-group and between-group similarity, all increased with age. This work serves as the first sequence-based analysis of variation in bacterial communities within and between musk deer species, and demonstrates how the gut microbial community dynamics vary among closely related species and shift with age. As gastrointestinal diseases have been observed in captive populations, this study provides valuable data that might benefit captive management and future reintroduction programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».