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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».