Notice bibliographique
Résumé
Bovine digital dermatitis (DD) is a skin disease affecting cattle worldwide. As a significant contributor to infectious lameness, DD is increasingly an economic and animal welfare concern for dairy and beef producers. DD is a polymicrobial disease, with many different types of anaerobic bacteria strongly associated with lesions. No causative agents or etiopathogenesis mechanisms of DD are yet accepted due to the multiple different species present and microbiota variation among individual lesions. The involvement of Treponema in lesion development is generally accepted, whereas what combination of other anaerobic bacteria are involved is currently debated. Insufficient and incomplete identification and characterization of these additional species are a limiting factor in DD pathogenesis research. This thesis aimed to fill the gaps in knowledge of these additional anaerobes throughout DD lesions, while providing the first comprehensive description of DD microbiota in feedlot beef cattle. Through high throughput sequencing and culturing of DD tissue biopsies, we identified Treponema, Mycoplasma, Fusobacterium spp., Porphyromas levii, and Bacteroides pyogenes as potential DD pathogens, and used a multiplex qPCR for absolute quantification and reproducible characterization of species population dynamics. We identified T. medium, P. levii, and T. phagedenis as a group strongly associated with early lesion stages, thus potentially being involved in lesion formation. Through a meta-analysis of all publicly available DD metagenomic studies, we identify Treponema, Mycoplasma, Fusobacterium, and Porphyromonas as the primary DD-associated microbiota. We recommend focusing future DD research efforts on culturing and characterizing species of these groups in an effort to establish etiopathogenesis mechanisms of DD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».