MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4296630994 · doi:10.1093/jas/skac247.239

244 Application of the Escherichia Coli Challenge Model in Developing Strategies to Improve gut Health and Function in Weaned Pigs

2022· article· en· W4296630994 sur OpenAlexaff
Martin Nyachoti, Jin‐Young Lee, Chengbo Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnterotoxigenic Escherichia coliAntibioticsDiseasePsychological interventionEscherichia coliDiarrheaBiotechnologyMedicineWeaningEnvironmental healthBiologyAnimal scienceEnterotoxinMicrobiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Post-weaning diarrhea in piglets, caused primarily by enterotoxigenic Escherichia coli is a major cause of productive and economic losses to the swine industry. Traditionally, the swine industry has managed this disease by utilizing starter diets containing highly digestible and specialized ingredients such as spray-dried porcine plasma and sub-therapeutic levels of antibiotics as growth promoters. However, there has intense public pressure to discontinue the use of animal products and antibiotics in pig diets for fear that these products represent a risk to human health. This has sparked great interest in swine nutrition is to identify effective, safe, and environmentally friendly nutritional interventions that could be used in place of in-feed antibiotics. This requires that any such intervention is rigorously tested under conditions that represent those that are encountered in production settings. To this end, the Escherichia coli K88 (or F4) disease challenge model has been used to test the potential of these interventions to support gut health and function in piglets and to allow investigations into the mode of action underlying any such effects. Although this model has been applied successfully to examine the efficacy of different nutritional interventions, including diet formulation strategies and addition of various feed additives, the degree of success achieved varies due to among other factors such as dose used, age of the pigs, and study duration. Being a disease challenge model, animal care oversight, regulatory requirements for Containment Level II facilities, and trial site managements to avoid cross-contamination among treatment groups add to the complexity of protocols for running trials involving this model. Nonetheless, the enterotoxigenic Escherichia coli model has been an effective tool in our hands to test the efficacy of various nutritional interventions in protecting piglets against post-weaning diarrhea disease and to elucidate their modes of action.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science→Même sujetAnimal Nutrition and Physiology→Travaux en français237 207→