Investigation of the vaginal microbiota of dairy cows through genetic sequencing of short (Illumina) and long (PacBio) reads and associations with gestational status
Notice bibliographique
Résumé
The vaginal microbiota has been shown to be important in local immune regulation and may play a role in reproduction and fertility. Next-generation sequencing (NGS) technologies have been used to characterize the bovine vaginal microbiota, mainly using short-read sequencing (Illumina). However, the main limitation of this technique is its inability to classify bacteria at the species level. The objective of this study was to characterize the bovine vaginal microbiota at the species level using long-read sequencing (PacBio) and to compare it with the results of short-read sequencing. In addition, the vaginal microbiota of cows that became pregnant after artificial insemination (AI) was compared with that of infertile animals. Thirteen Holstein cows had vaginal swabs collected prior to AI. DNA was extracted and subjected to Illumina and PacBio sequencing to characterize the V4 region and the entire 16S rRNA gene, respectively. PacBio sequencing yielded 366,509 reads that were assigned to 476 species from 27 phyla. However, none of the most abundant reads (>1%) could be classified at the species level. Illumina sequencing yielded more reads and consequently was able to detect a more observed species, but PacBio sequencing was able to detect more unique and rare species. The composition of the vaginal microbiota varies according to the sequencing method used, which might complicate the interpretation of results obtained in the majority of the current studies. The present study expands on the current knowledge of bovine microbiota, highlighting the need for further efforts to improve the current databanks.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».