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Enregistrement W4284897008 · doi:10.1101/2022.07.07.499127

Canada goose fecal microbiota correlate with geography more than host-associated co-factors

2022· preprint· en· W4284897008 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua C. Gil, Celeste Cuellar, Sarah M. Hird

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Connecticut
Mots-clésBiologyFirmicutesBeta diversityBacteroidetesHost (biology)EcologyProteobacteriaPhylumAlpha diversityGut floraZoologyRange (aeronautics)CladeBiodiversityPhylogeneticsGeneticsBacteria16S ribosomal RNAImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The gut microbiota has many positive effects on the host, but how the microbiota is shaped and influenced can vary greatly. These factors affect the composition, diversity, and function of host-associated microbiota; however, these factors vary greatly from organism to organism and clade to clade. The avian microbiota often correlates more with the sampling locations rather than host-associated co-factors. These correlations between location and microbiota often only include a few sampling locations within the species’ range. To better understand the connection between geographic distance and the microbiota, were collected from non-migratory Canada geese across the United States. We expected host-associated factors to have minimal effect on the microbiota and geese microbiota will be strongly correlated to geography. We hypothesized more proximal geese will be exposed to more similar environmental microbes and will have more similar microbiota. Canada geese microbiota are largely similar across the entire sampling range. Several bacterial taxa were shared by more than half of the geese. Four phyla were found in the majority of the samples: Firmicutes, Proteobacteria, Bacteroidetes , and Actinobacteria . Three genera were also present in the majority of the samples: Helicobacter, Subdoligranulum, and Faecalibacterium . There were minimal differences in alpha diversity with respect to age, sex, and flyway. There were significant correlations between geography and beta diversity. Supervised machine learning models were able to predict the location of a fecal sample based on taxonomic data alone. Distance decay analysis show a positive relationship between geographic distance and beta diversity. Our work provides novel insights into the microbiota of the ubiquitous Canada goose and further supports the claim that the avian microbiota is largely dominated by the host’s environment. This work also suggests that there is a minimum distance that must be reached before significant differences in the microbiota between two individuals can be observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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