Cecal motility and the impact of Lactobacillus in feather pecking laying hens
Notice bibliographique
Résumé
The gut-microbiota-brain axis is implicated in the development of behavioural disorders in mammals. As such, its potential role in disruptive feather pecking (FP) in birds cannot be ignored. Birds with a higher propensity to perform FP have distinct microbiota profiles and feed transit times compared to non-pecking counterparts. Consequently, we hypothesize that the gut microbiota is intimately linked to FP and gut motility, which presents the possibility of using probiotics to control FP behaviour. In the present study, we aim to assess the relationship between cecal motility and the probiotic Lactobacillus rhamnosus in chickens classified as peckers (P, 13 birds) and non-peckers (NP, 17 birds). We show that cecal contractions were 68% less frequent and their amplitude increased by 58% in the presence of L. rhamnosus. Furthermore, the number of FP bouts performed by P birds was positively correlated with contraction velocity and amplitude. We present the first account of gut motility measurements in birds with distinct FP phenotypes. Importantly, the present work demonstrates the clear impact of a probiotic on cecal contractions. These findings lay the foundation for identifying biological differences between P and NP birds which will support the development of FP control strategies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».