In Vitro Screening of Non-Antibiotic Components to Mitigate Intestinal Lesions Caused by Brachyspira hyodysenteriae, Lawsonia intracellularis and Salmonella enterica Serovar Typhimurium
Notice bibliographique
Résumé
Swine dysentery, ileitis, and porcine salmonellosis are production-limiting diseases of global importance for swine production. They are caused by infection with Brachyspira hyodysenteriae, Lawsonia intracellularis, and Salmonella enterica serovar Typhimurium, respectively. Currently, the prevention, treatment, and control of these diseases still relies on antimicrobials. The goal of this study was to evaluate the effectiveness of four commercially available non-antimicrobial compounds in preventing lesions caused by the bacteria cited above using an in vitro intestinal culture model. A total of five pigs per pathogen were used and multiple compounds were evaluated. For compound F (a fungal fermented rye), S (a blend of short and medium chain fatty acids), and P (a synergistic blend of short and medium chain fatty acids, including coated butyrates), a total of four explants/pig for each treatment were used, while for compound D (an extract of carob and thyme) only 12 explants/pig for each treatment were used. Explants were exposed to a combination of pathogen only (n = 4/compound/pig), compound only (n = 4/compound/pig), or pathogen and compound (n = 4/compound/pig) and sampled at two time-points. Histopathology and gene expression levels were evaluated to investigate the treatment effect on explants. Short and medium-chain fatty acids, and an extract of carob and thyme, was found to mitigate lesions due to B. hyodysenteriae exposure. A fungal fermented prebiotic increased healthy epithelial coverage when explants were exposed to L. intracellularis or S. Typhimurium. These findings represent a step towards finding alternatives to antimicrobials usage and control of swine dysentery, ileitis, and salmonellosis in pork production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».