Distinct healthy and atopic canine gut microbiota is influenced by diet and antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
The rising trend in non-communicable chronic inflammatory diseases coincides with changes in Western lifestyle. While changes in the human microbiota may play a central role in the development of chronic diseases, estimating the contribution of associated lifestyle factors remains challenging. We studied the influence of lifestyle-diet, antibiotic use, and residential environment with housing and family-on the gut microbiota of healthy and owner-reported atopic pet dogs, searching for associations between the lifestyle factors, atopy and microbiota. The results showed that atopic and healthy dogs had contrasting gut microbial composition. The gut microbiota also differed between two breeds, Labrador Retriever and Finnish Lapphund, selected for our study. Among all lifestyle factors studied, diet was most significantly associated with gut microbiota but only weakly with atopic symptoms. Thus, diet- and atopy-associated changes in the microbiota were not interrelated. Instead, the severity of symptoms was positively associated with the usage of antibiotics, which in turn was associated with the microbiota composition. Urban lifestyle was significantly associated with the increased prevalence of allergies but not with the gut microbiota. Our results from pet dogs supported previous evidence from humans, demonstrating that antibiotics, gut microbiota and atopic manifestation are interrelated. This congruence suggests that canine atopy might be a promising model for understanding the aetiology of human allergy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».