Chicken Gut Microbiota: Importance and Detection Technology
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable poultry meat and egg production is important to provide safe and quality protein sources in human nutrition worldwide. The gastrointestinal (GI) tract of chickens harbor a diverse and complex microbiota that plays a vital role in digestion and absorption of nutrients, immune system development and pathogen exclusion. However, the integrity, functionality, and health of the chicken gut depends on many factors including the environment, feed, and the GI microbiota. The symbiotic interactions between host and microbe is fundamental to poultry health and production. The diversity of the chicken GI microbiota is largely influenced by the age of the birds, location in the digestive tract and diet. Until recently, research on the poultry GI microbiota relied on conventional microbiological techniques that can only culture a small proportion of the complex community comprising the GI microbiota. 16S rRNA based next generation sequencing is a powerful tool to investigate the biological and ecological roles of the GI microbiota in chicken. Although several challenges remain in understanding the chicken GI microbiome, optimizing the taxonomic composition and biochemical functions of the GI microbiome is an attainable goal in the post-genomic era. This article reviews the current knowledge on the chicken GI function and factors that influence the diversity of gut microbiota. Further, this review compares past and current approaches that are used in chicken GI microbiota research. A better understanding of the chicken gut function and microbiology will provide us new opportunities for the improvement of poultry health and production.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».