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Enregistrement W3118468254

Description of the bacterial microbiota of anal sacs in healthy dogs.

2021· article· en· W3118468254 sur OpenAlexaff
C Bergeron, Márcio Costa, Lucilene Bernardi de Souza, Frédéric Sauvé

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiphtheria, Corynebacterium, and Tetanus
Établissements canadiensCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusobacteriaFirmicutesBacteroidetesBiologyActinobacteriaHypervariable regionProteobacteriaRectum16S ribosomal RNAMicrobiologyZoologyGeneticsBacteriaInternal medicineMedicineGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to characterize the bacterial microbiota of anal sacs in healthy dogs using NGS. Swabs were used to sample the rectum and secretions from each anal sac in 15 healthy dogs. DNA was extracted from swabs and the V4 hypervariable region of the 16S rRNA gene was amplified and sequenced with Illumina MiSeq. Overall, 14 different bacterial phyla were identified in the rectum and in both anal sacs, the 5 main ones being Firmicutes, Bacteroidetes, Proteobacteria, Actinobacteria, and Fusobacteria. The rectum had higher microbial diversity and richness than the left and right anal sacs. Community membership and structure significantly differed between the rectum and both anal sacs, but not between the right and the left anal sacs. This study showed that the diversity and richness of the bacterial microbiota of the anal sacs in dogs is greater than what has been reported in previous studies with culture-based methods. In conclusion, the bacterial microbiota of the anal sacs in dogs varies between individuals and differs from the rectal bacterial microbiota.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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