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Enregistrement W4387015541 · doi:10.1038/s41598-023-43123-9

Cecal microbiota composition differs under normal and high ambient temperatures in genetically distinct chicken lines

2023· article· en· W4387015541 sur OpenAlexaboutno aff
Philip M. Campos, Lori L. Schreier, Monika Proszkowiec‐Weglarz, Sami Dridi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArkansas Agricultural Experiment StationOak Ridge Institute for Science and EducationAgricultural Research ServiceOak Ridge Associated UniversitiesU.S. Department of AgricultureU.S. Department of Energy
Mots-clésBiologyBroilerSpecies richnessGut floraRelative species abundanceColonizationAbundance (ecology)Animal scienceMicrobiologyEcologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern broilers, selected for high growth rate, are more susceptible to heat stress (HS) as compared to their ancestral jungle fowl (JF). HS affects epithelia barrier integrity, which is associated with gut microbiota. The aim of this study was to determine the effect of HS on the cecal luminal (CeL) and cecal mucosal (CeM) microbiota in JF and three broiler populations: Athens Canadian Random Bred (ACRB), 1995 Random Bred (L1995), and Modern Random Bred (L2015). Broiler chicks were subjected to thermoneutral TN (24 °C) or chronic cyclic HS (8 h/day, 36 °C) condition from day 29 until day 56. HS affected richness in CeL microbiota in a line-dependent manner, decreasing richness in slow-growing JF and ACRB lines, while increasing richness in faster-growing L1995 and L2015. Microbiota were distinct between HS and TN conditions in CeL microbiota of all four lines and in CeM microbiota of L2015. Certain bacterial genera were also affected in a line-dependent manner, with HS tending to increase relative abundance in CeL microbiota of slow-growing lines, while decreases were common in fast-growing lines. Predictive functional analysis suggested a greater impact of HS on metabolic pathways in L2015 compared to other lines.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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