Analysis and Comparison of Gut Microbiome in Young Detection Dogs
Notice bibliographique
Résumé
The detection dogs are well-known for their excellent capabilities to sense different kinds of smells, which can play an important role in completing various searching and rescuing missions. The recent studies have demonstrated that the excellent olfactory function of detection dogs might be related with the gut microbes via the bidirectional communications between the gastrointestinal tract and the brain. In this study, the gut microbial communities of three types of breeds of detection dogs (Springer Spaniel, Labrador Retriever, and German Shepherd) were studied and compared. The results revealed that the richness and the diversity of gut microbiome German Shepherd dogs were significantly higher than the Labrador Retriever dogs and the Springer Spaniel dogs. At the phylum level, the most predominant gut microbial communities of the detection dogs were comprised of Fusobacteriota, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria, Campilobacterota, and Actinobacteriota. At the genus level the most predominant gut microbial communities were comprised of Fusobacterium, Megamonas, Prevotella, Alloprevotella, Bacteroides, Haemophilus, Anaerobiospirillum, Helicobacter, Megasphaera, Peptoclostridium, Phascolarctobacterium, and Streptococcus. However, the gut microbial communities of the three dogs group were also obviously different. The mean relative abundance of Fusobacterium, Prevotella, Alloprevotella, Megamonas, Bacteroides, and Phascolarctobacterium presented significant differences in the three groups. According to the portraits and characteristics of the gut microbiome in young detection dogs, multiple kinds of nutritional interventions could be applied to manipulate the gut microbiota, with the aim of improving the health states and the olfactory performances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».