Comparative analysis of the fecal microbiome and metabolomics of healthy versus captive South China tigers with mild diarrhea
Notice bibliographique
Résumé
Diarrhea-predominant irritable bowel syndrome (IBS-D) is common among the captive South China tigers in zoos. 16S rRNA gene sequencing was performed to demonstrate the compositions and structures of the gastrointestinal microbiota of this species with IBS-D. Their healthy (F1) and mushy (F2) feces were allocated into two groups. A total of 21 and 31 fecal bacterial communities of major phyla and genera were detected, respectively. The F1 and F2 groups had five common microbiotas at the phylum level (Firmicutes, Proteobacteria, Fusobacteria, Actinobacteria, and Bacteroidetes). Among the five phyla, the abundance of Bacteroidetes in the F2 group was significantly lower than that in the F1 group. The diversity level of fecal microbiota within the mild-diarrhea stool was also significantly lower than that of the healthy counterpart. Thirty-two metabolites were correlated to four genus-level bacteria ( Bacteroides, Pseudoclavibacter, Streptococcus, and Ruminococcaceae-UCG-005). Due to its normal role in protein degradation and metabolism, we hypothesized that the lower abundance of Bacteroides within the F2 group could be associated with the IBS-D symptoms. Therefore, this work implied that ameliorating the daily diet with a supplement of probiotics, such as Bacteroides, could improve the gut health of this species.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».