Differences in the gut microbiomes of dogs and wolves: roles of antibiotics and starch
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dogs are domesticated wolves. Change of living environment, such as diet and veterinary care may affect the gut bacterial flora of dogs. The aim of this study was to assess the gut bacterial diversity and function in dogs compared with captive wolves. We surveyed the gut bacterial diversity of 27 domestic dogs, which were fed commercial dog food, and 31 wolves, which were fed uncooked meat, by 16S rRNA sequencing. In addition, we collected fecal samples from 5 dogs and 5 wolves for shotgun metagenomic sequencing to explore changes in the functions of their gut microbiome. RESULTS: Differences in the abundance of core bacterial genera were observed between dogs and wolves. Together with shotgun metagenomics, the gut microbiome of dogs was found to be enriched in bacteria resistant to clinical drugs (P < 0.001), while wolves were enriched in bacteria resistant to antibiotics used in livestock (P < 0.001). In addition, a higher abundance of putative α-amylase genes (P < 0.05; P < 0.01) was observed in the dog samples. CONCLUSIONS: Living environment of dogs and domestic wolves has led to increased numbers of bacteria with antibiotic resistance genes, with exposure to antibiotics through direct and indirect methods. In addition, the living environment of dogs has allowed the adaptation of their microbiota to a starch-rich diet. These observations align with a domestic lifestyle for domestic dogs and captive wolves, which might have consequences for public health.
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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 | 0,001 | 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 ».