Characterization of the Fecal Bacterial Microbiota of Healthy and Diarrheic Dairy Calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatal diarrhea accounts for more than 50% of total deaths in dairy calves. Few population-based studies of cattle have investigated how the microbiota is impacted during diarrhea. OBJECTIVES: To characterize the fecal microbiota and predict the functional potential of the microbial communities in healthy and diarrheic calves. METHODS: Fifteen diarrheic calves between the ages of 1 and 30 days and 15 age-matched healthy control calves were enrolled from 2 dairy farms. The Illumina MiSeq sequencer was used for high-throughput sequencing of the V4 region of the 16S rRNA gene (Illumina, San Diego, CA). RESULTS: Significant differences in community membership and structure were identified among healthy calves from different farms. Differences in community membership and structure also were identified between healthy and diarrheic calves within each farm. Based on linear discriminant analysis effect size (LEfSe), the genera Bifidobacterium, Megamonas, and a genus of the family Bifidobacteriaceae were associated with health at farm 1, whereas Lachnospiraceae incertae sedis, Dietzia and an unclassified genus of the family Veillonellaceae were significantly associated with health at farm 2. The Phylogenetic Investigation of Communities Reconstruction of Unobserved States (PICRUSt) analysis indicated that diarrheic calves had decreased abundances of genes responsible for metabolism of various vitamins, amino acids, and carbohydrate. CLINICAL RELEVANCE: The fecal microbiota of healthy dairy calves appeared to be farm specific as were the changes observed during diarrhea. The differences in microbiota structure and membership between healthy and diarrheic calves suggest that dysbiosis can occur in diarrheic calves and it is associated with changes in predictive metagenomic function.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».