Characterization of intestinal microbiota in normal weight and overweight Border Collie and Labrador Retriever dogs
Notice bibliographique
Résumé
Obesity in dogs is an emerging issue that affects canine health and well-being. Its development is ascribed to several factors, including genetic predisposition and dietary management, and recent evidence suggests that intestinal microbiota may be involved as well. Previous works have shown obesity to be linked to significant changes in gut microbiota composition in humans and mice, but only limited information is available on the role played by canine gut microbiota. The aim of this exploratory study was to investigate whether composition of canine faecal microbiota may be influenced by overweight condition and breed. All the enrolled companion dogs were young adults, intact, healthy, and fed commercial extruded pet food; none had received antibiotics, probiotics or immunosuppressant drugs in the previous six months. Labrador Retriever (LR) and Border Collie (BC) were chosen as reference breeds and Body Condition Score (BCS) on a 9-point scale as reference method for evaluating body fat. The faecal microbial communities of 15 lean (BCS 4-5/9; 7 LRs and 8 BCs) and 14 overweight (BCS > 5/9; 8 LRs and 6 BCs) family dogs were analysed using 16S rRNA gene sequencing. Moreover, for each dog, the daily intake of energy (kcal/d) and dietary macronutrients (g/d) were calculated according to an accurate feeding history collection. Firmicutes and Bacteroidetes resulted the predominant phyla (51.5 ± 10.0% and 33.4 ± 8.5%, respectively) in all dogs. Bioinformatic and statistical analysis revealed that no bacterial taxon differed significantly based on body condition, except for genus Allisonella (p < 0.05); BC gut microbiota was richer (p < 0.05) in bacteria belonging to phyla Actinobacteria (family Coriobacteriaceae in particular) and Firmicutes (Allobaculum and Roseburia genera). No remarkable differences were recorded either for diversity indices (i.e., alpha diversity, p > 0.10) or for divergence within the sample set (i.e., beta diversity, p > 0.05). PERMANOVA tests performed on single factors demonstrated the tendency of dietary protein to influence the recruited dogs' microbiota beta-diversity at amplicon sequence variant level (p = 0.08). In conclusion, the faecal microbiota of dogs involved in this exploratory study showed no major variations based on body condition. However, our findings suggested that certain bacterial taxa previously acknowledged in obesity-related studies may be detected in dissimilar amounts depending on canine breed.
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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 ».