Effect of time of sample collection after onset of diarrhea on fecal microbiota composition of calves
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of time of sample collection after onset of diarrhea on the fecal microbiota composition of calves is unknown. OBJECTIVE: Compare the fecal microbiota of calves with diarrhea onset on the day of sampling (D <24h), and calves having had diarrhea for >24 to 48 hours (D 24-48h). ANIMALS: Thirty-one diarrheic calves (20 D <24h and 11 D 24-48h), 3 to 7 days of age. METHODS: Cross-sectional study. Diarrhea was defined as a calf with loose feces or watery feces. Assessment of the fecal microbiota was performed by sequencing of 16S ribosomal RNA gene amplicons. RESULTS: Richness and diversity were not statistically different between D <24h and D 24-48h (P > .05), but bacterial membership and structure differed significantly (AMOVA, P < .001 for both comparisons). Linear discriminant analysis effect size (LefSe) showed an enrichment of Faecalibacterium, Phocaeicola, Lachnospiracea, and Lactobacillus in the feces of D <24h calves, whereas Escherichia/Shigella, Ligilactobacillus, Clostridium_Sensu_Stricto, Clostridium_Incerta_Sedis, and Enterococcus were enriched in the D 24-48h calves. CONCLUSION AND CLINICAL IMPORTANCE: Rapid changes in fecal microbiota occur during the first 48 hours of diarrhea with an enrichment of lactic acid-producing bacteria in D <24h followed by an enrichment in Escherichia/Shigella and Clostridium spp. in D 24-48h. The time from diarrhea onset to sampling appears to affect the bacterial composition. Researchers should standardize times for fecal collection based on the time of diarrhea.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».