Past, Present, and Future of Gastrointestinal Microbiota Research in Cats
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between microbial community and host has profound effects on animal health. A balanced gastrointestinal (GI) microbial population provides nutritional and metabolic benefits to its host, regulates the immune system and various signalling molecules, protects intestines from pathogen invasion and promotes a healthy structure and optimal function of the intestines. With expeditious development of next generation sequencing, molecular techniques have become standard tools for research of microbiota and demonstrated a complex and diverse intestinal ecosystem. Similar to results from other mammals, the vast majority of GI microbiota in cats (over 99%) is composed of the predominant bacterial phyla, Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria and Proteobacteria. Many nutritional and clinical studies revealed that several different factors and conditions can alter cats' microbiota, including body condition, age, diet and nutrients, inflammatory disease and others. Further research is warranted to determine functional variations of microbiome in disease states and the response to environmental and dietary modulations, to explain the intricate relationship between GI microbiota and genetics and immunity of its host, and also to improve the existing as well as the future molecular techniques. This review focusing on feline GI microbiota, summarises past and present knowledge and looks into the future prospects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».