Relationship between the bacterial ocular surface microbiota and outcomes for cats with feline herpesvirus type 1 ocular surface disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Feline herpesvirus 1 (FHV-1) causes ocular surface disease in domestic cats. The purpose of this study was to assess the relationship between bacterial ocular surface microbiota and outcomes for cats with FHV-1 ocular surface disease. ANIMALS STUDIED: Twenty-two shelter-housed cats with confirmed FHV-1 ocular surface disease. PROCEDURES: Animals were grouped according to FHV-1 shedding and ocular clinical scores following intervention: worsened outcome (WorOut, n = 11) or improved outcome (ImpOut, n = 11). Scoring and conjunctival sampling were completed on Days 1 and 8 of twice daily antiviral treatment. Bacterial DNA was extracted and submitted for 16S rRNA gene sequencing. Real-time polymerase chain reaction was performed for selected bacterial species. Overall DNA concentration between groups was assessed. RESULTS: Bacterial microbiota relative abundance composition was significantly different between ImpOut and WorOut groups (weighted UniFrac p = .006). Alpha diversity was significantly higher in the ImpOut group compared with the WorOut group (Shannon p = .042, Simpson's p = .022, Pielou's p = .037). Differences in the relative abundance of various phyla and species were detected between groups. Total DNA concentration was higher in the WorOut group compared with the ImpOut group (p = .04). Feline GAPDH (p = .001) and Bilophila wadsworthia (p = .024) copy number was significantly higher in the ImpOut group compared with the WorOut group. CONCLUSIONS: The results highlight the important relationship between the bacterial ocular surface microbiota and FHV-1 infection outcomes in cats treated with antiviral medications. Low bacterial species diversity, higher overall DNA (presumed predominantly bacterial) load, and certain bacterial phyla/species were associated with poor outcomes for cats with FHV-1 ocular disease.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».