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Enregistrement W3136974960 · doi:10.3390/ani11030819

Impact of Ambient Temperature Sample Storage on the Equine Fecal Microbiota

2021· article· en· W3136974960 sur OpenAlexaff
Michelle G. Martin de Bustamante, Caryn E. Plummer, Jennifer L. MacNicol, Diego E. Gómez

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesBiologyFecal coliformMicrobiologyFood scienceAnimal scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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