MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388181334 · doi:10.1093/jas/skad341.031

66 Whole-Body Biogeography of the Bacterial Microbiota in Newborn Calves and Response of These Communities to Prenatal Vitamin and Mineral Supplementation

2023· article· en· W4388181334 sur OpenAlexaff
Sarah M. Luecke, Devin B. Holman, Kaycie N. Schmidt, Jennifer L Hurlbert, Ana Clara B Menezes, Kerri A Bochantin, James D Kirsch, Friederike Baumgaertner, Kevin K. Sedivec, Kendall C Swanson, Carl R Dahlen, Samat Amat

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStreptococcal Infections and Treatments
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyColostrumMicrobiomePhysiologyVaginaGestationFetusPregnancyImmunologyAnatomyAntibodyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During gestation, alterations in maternal nutrition during fetal development may alter growth trajectory and metabolic function in the developing fetus. Additionally, there is increasing evidence that the fetal microbiome also influences developmental outcomes. Research in this area is limited, and gastrointestinal microbiota has been the primary focus in cattle. Our objective was to assess the whole-body biogeography of the newborn calf microbiota and the response of these microbial communities and the calf immune system to prenatal vitamin and mineral (VTM) supplementation. Samples were collected from the hoof, liver, lung, nasal cavity, eye, rumen (tissue and fluid), and vagina of female beef calves that were born from dams that received either prenatal VTM or no VTM (Control; n = 7/group) throughout gestation. Calves were separated from their dams immediately after birth and fed colostrum replacement until euthanasia at 30 h post-initial colostrum feeding. The microbiota from swab and tissue samples were assessed using 16S rRNA gene sequencing (V4) and qPCR. Serum samples were processed for multiplex quantification of 15 cytokines and chemokines. Sequencing revealed the presence of a relatively diverse and complex microbiota in each of the 7 anatomical locations. The community structure of the hoof, liver, ocular, and vaginal microbiota were significantly different from the ruminal microbiota (0.64 ≥ R2 ≥ 0.12, P ≤ 0.003). The respiratory (nasal and lung) had similar community structures to that of ocular, vaginal, and ruminal fluid microbiota (P > 0.11). The ocular, hoof, and vagina had the greatest microbial richness (observed ASVs; P < 0.05) but similar diversity (Shannon; P > 0.05) compared with other samples. The liver and ruminal fluid had the least microbially rich communities, the latter also being the least diverse (P < 0.05). Firmicutes, Actinobacteriota, and Proteobacteria were the dominant phyla across all sample types, but their abundance varied by location. The ruminal fluid and hoof had the greatest bacterial concentration, while the liver, lung and ruminal tissue had reduced bacterial abundance as estimated by qPCR. An influence of VTM supplementation on microbial community structure was only detected in the ruminal fluid microbiota (P < 0.01). While prenatal VTM supplementation did not affect the nasal, lung, liver, and hoof microbiota, differences (P < 0.05) were detected in microbial richness (vagina), diversity (ruminal tissue and fluid, ocular), composition at the phylum level (ruminal tissue, ocular, and vagina), and total bacterial abundance (ocular and vagina). Among the 15 cytokines evaluated, the concentration of IP-10 was increased (P = 0.02) while IL-4 and IL-17A were reduced (P < 0.05)

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetStreptococcal Infections and TreatmentsTravaux en français237 207