Informal nutrition symposium: leveraging the microbiome (and the metabolome) for poultry production
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of gut microbiology of poultry has advanced from a limited ability to culture relatively few microbial species, to attempting to understand the complex interactions between the bird and its microbiome. The Informal Nutrition Symposium 2021 was intended to help poultry scientists to make sense of the implications of the vast amounts of information being generated by researchers. This paper represents a compilation of the talks given at the symposium by leading international researchers in this field. The symposium began with an overview of the historical developments in the field of intestinal microbiology and microbiome research in poultry. Next, the systemic effects of the microbiome on health in the context of the interplay between the intestinal microbiota and the immune system were presented. Because the microbiome and the host communicate and influence each other, the novel field of kinomics (the study of protein phosphorylation) as used in the study of the poultry microbiome was discussed. Protein phosphorylation is a rapid response to the complex of signals among the microbiome, intestinal lumen metabolites, and the host. Then, a description of why an understanding of the role of microbial endocrinology in poultry production can lead to new understanding of the mechanisms by which the gut microbiota and the host can interact in defined mechanisms that ultimately determine health, pathogenesis of infectious disease, and behavior was given. Finally, a view forward was presented underscoring the importance of understanding mechanisms in microbiomes in other organ systems and other species. Additionally, the importance of the development of new -omics platforms and data management tools to more completely understand host microbiomes was stressed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».