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Enregistrement W2950583035 · doi:10.1371/journal.pone.0216748

Effects of dietary supplementation with lysozyme on the structure and function of the cecal microbiota in broiler chickens

2019· article· en· W2950583035 sur OpenAlexaff
Yun Xia, James Kong, Guobing Zhang, Xuxiang Zhang, Robert J. Seviour, Yunhong Kong

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYunnan Provincial Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLysozymeBiologyBroilerBacteroidesMicrobiomeMicrobiologyGut floraGlycoside hydrolaseBacteriaGeneFood scienceBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lysozyme is known to eliminate intestinal pathogens in poultry and improve their growth performance. However, whether it can replace antibiotic growth promoters without the associated risk of the emergence of antibiotic-resistant bacterial strains is not known, and the effects of lysozyme supplementation on the composition, biodiversity, and function of the chicken gut microbiota remain unclear. Here, we used the 16S rRNA gene and ITS fragment Illumina sequencing combined with transcriptomic analysis to address this issue. A total of 400 1-d-old Di Gao chicks were allocated randomly to five groups, each consisting of four replicates (20 birds/group). The chicks were fed a starter (1-21 d) and a grower (22-42 d) diet supplemented with 0 (control), 40 (LYS40), 100 (LYS100), or 200 ppm (LYS200) lysozyme, or 400 ppm flavomycin as an antibiotic control for 6 weeks. Lysozyme administration did not contribute significantly (P > 0.05) to the growth of the broiler chickens. No significant (P > 0.05) differences in the diversity and composition of the bacterial and fungal communities in the cecal microbiota of chickens in the different diet groups were found. However, lysozyme supplementation led to a significant (P < 0.05) enrichment of genes involved in the synthesis/degradation of bacterial outer membranes and cell walls, cross-cell substrate transport, and carbohydrate metabolic processes, thus possibly promoting the cecal microbiota carbon and energy metabolism. Bacteroides contributed 31.9% of glycoside hydrolase genes (17,681-24,590), 26.1% of polysaccharide lyase genes (479-675), 20.7% of carbohydrate esterase genes (3,509-4,101), 8.8% of auxiliary activity genes (705-1,000), 16.2% of glycosyltransferase genes (5,301-6,844), and 13.9% of carbohydrate-binding module genes (8838-15,172) identified in the cecal samples. Thus, they were the main players in the breakdown of non-starch polysaccharides in the cecum, although Parabacteroides, Alistipes, Prevotella, Clostridium, Blastocystis, Barnesiella, Blautia, Faecalibacterium, Subdoligranulum, Megamonas, Eubacterium, Ruminococcus, Paenibacillus, Bifidobacterium, Akkermansia, and other bacteria also participated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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