Unveiling the Bovine Epimural Microbiota Composition and Putative Function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have used the 16S rRNA gene target in an attempt to characterize the structure and composition of the epimural microbiota in cattle. However, comparisons between studies are challenging, as the results show large variations associated with experimental protocols and bioinformatics methodologies. Here, we present a meta-analysis of the rumen epimural microbiota from 11 publicly available amplicon studies to assess key technical and biological sources of variation between experiments. Using the QIIME2 pipeline, 332 rumen epithelial microbiota samples were analyzed to investigate community structure, composition, and functional potential. Despite having a significant impact on microbial abundance, country of origin, farm, hypervariable region, primer set, animal variability, and biopsy location did not obscure the identification of a core microbiota. The bacterial genera Campylobacter, Christensenellaceae R-7 group, Defluviitaleaceae UCG-011, Lachnospiraceae UCG-010, Ruminococcaceae NK4A214 group, Ruminococcaceae UCG-010, Ruminococcaceae UCG-014, Succiniclasticum, Desulfobulbus, and Comamonas spp. were found in nearly all epithelium samples (>90%). Predictive analysis (PICRUSt) was used to assess the potential functions of the epithelial microbiota. Regularized canonical correlation analysis identified several pathways associated with the biosynthesis of precursor metabolites in Campylobacter, Comamonas, Desulfobulbus, and Ruminococcaceae NK4A214, highlighting key metabolic functions of these microbes within the epithelium.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle