Impact of Ambient Temperature Sample Storage on the Equine Fecal Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Sample storage conditions are an important factor in fecal microbiota analyses in general. The objective of this study was to investigate the effect of sample storage at room temperature on the equine fecal microbiota composition. Fecal samples were collected from 11 healthy horses. Each sample was divided into 7 sealed aliquots. One aliquot was immediately frozen at −80 °C; the remaining aliquots were stored at room temperature (21 to 22 °C) with one transferred to the freezer at each of the following time points: 6, 12, 24, 48, 72 and 96 h. The Illumina MiSeq sequencer was used for high-throughput sequencing of the V4 region of the 16S rRNA gene. Fibrobacteraceae (Fibrobacter) and Ruminococcaceae (Ruminococcus) were enriched in samples from 0 h and 6 h, whereas taxa from the families Bacillaceae, Planococcaceae, Enterobacteriaceae and Moraxellaceae were enriched in samples stored at room temperature for 24 h or greater. Samples frozen within the first 12 h after collection shared similar community membership. The community structure was similar for samples collected at 0 h and 6 h, but it was significantly different between samples frozen at 0 h and 12 h or greater. In conclusion, storage of equine fecal samples at ambient temperature for up to 6 h before freezing following sample collection had minimal effect on the microbial composition. Longer-term storage at ambient temperature resulted in alterations in alpha-diversity, community membership and structure and the enrichment of different taxa when compared to fecal samples immediately frozen at −80 °C.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».