Discovery of Predictors of Mycoplasma hyopneumoniae Vaccine Response Efficiency in Pigs: 16S rRNA Gene Fecal Microbiota Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiota comprises a large and diverse community of bacteria that play a significant role in swine health. Indeed, there is a tight association between the enteric immune system and the overall composition and richness of the microbiota, which is key in the induction, training and function of the host immunity, and may therefore, influence the immune response to vaccination. Using vaccination against Mycoplasma hyopneumoniae (M. hyo) as a model, we investigated the potential of early-life gut microbiota in predicting vaccine response and explored the post-vaccination dynamics of fecal microbiota at later time points. At 28 days of age (0 days post-vaccination; dpv), healthy piglets were vaccinated, and a booster vaccine was administered at 21 dpv. Blood samples were collected at 0, 21, 28, 35, and 118 dpv to measure M. hyo-specific IgG levels. Fecal samples for 16S rRNA gene amplicon sequencing were collected at 0, 21, 35, and 118 dpv. The results showed variability in antibody response among individual pigs, whilst pre-vaccination operational taxonomic units (OTUs) primarily belonging to Prevotella, [Prevotella], Anaerovibrio, and Sutterella appeared to best-predict vaccine response. Microbiota composition did not differ between the vaccinated and non-vaccinated pigs at post-vaccination time points, but the time effect was significant irrespective of the animals’ vaccination status. Our study provides insight into the role of pre-vaccination gut microbiota composition in vaccine response and emphasizes the importance of studies on full metagenomes and microbial metabolites aimed at deciphering the role of specific bacteria and bacterial genes in the modulation of vaccine response.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».