A multi-disciplinary comparison of great ape gut microbiota in a central African forest and European zoo
Notice bibliographique
Résumé
Comparisons of mammalian gut microbiota across different environmental conditions shed light on the diversity and composition of gut bacteriome and suggest consequences for human and animal health. Gut bacteriome comparisons across different environments diverge in their results, showing no generalizable patterns linking habitat and dietary degradation with bacterial diversity. The challenge in drawing general conclusions from such studies lies in the broad terms describing diverse habitats ("wild", "captive", "pristine"). We conducted 16S ribosomal RNA gene sequencing to characterize intestinal microbiota of free-ranging sympatric chimpanzees and gorillas in southeastern Cameroon and sympatric chimpanzees and gorillas in a European zoo. We conducted participant-observation and semi-structured interviews among people living near these great apes to understand better their feeding habits and habitats. Unexpectedly, bacterial diversity (ASV, Faith PD and Shannon) was higher among zoo gorillas than among those in the Cameroonian forest, but zoo and Cameroonian chimpanzees showed no difference. Phylogeny was a strong driver of species-specific microbial composition. Surprisingly, zoo gorilla microbiota more closely resembled that of zoo chimpanzees than of Cameroonian gorillas. Zoo living conditions and dietary similarities may explain these results. We encourage multidisciplinary approach integrating environmental sampling and anthropological evaluation to characterize better diverse environmental conditions of such investigations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».