Meta-Analysis of Bovine Digital Dermatitis Microbiota Reveals Distinct Microbial Community Structures Associated With Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Bovine digital dermatitis (DD) is a significant cause of infectious lameness and economic losses in cattle production across the world. There is a lack of a consensus across different 16S metagenomic studies on DD-associated bacteria that may be potential pathogens of the disease. The goal of this meta-analysis was to identify a consistent group of DD-associated bacteria in individual DD lesions across studies, regardless of experimental design choices including sample collection and preparation, hypervariable region sequenced, and sequencing platform. A total of 6 studies were included in this meta-analysis. Raw sequences and metadata were identified on the NCBI sequence read archive and European nucleotide archive. Bacterial community structures were investigated between normal skin and DD skin samples. Random forest models were generated to classify DD status based on microbial composition, and to identify taxa that best differentiate DD status. Among all samples, members of Treponema, Mycoplasma, Porphyromonas , and Fusobacterium were consistently identified in the majority of DD lesions, and were the best genera at differentiating DD lesions from normal skin. Individual study and 16S hypervariable region sequenced had significant influence on final DD lesion microbial composition (P < 0.05). These findings indicate that members of Treponema, Mycoplasma, Porphyromonas , and/or Fusobacterium may have significant roles in DD pathogenesis, and should be studied further in respect to elucidating DD etiopathogenic mechanisms and developing more effective treatment and mitigation strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».