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Enregistrement W4388532290 · doi:10.1093/jas/skad281.037

137 Longitudinal Heritability of Ocular Microbiota in Preweaned Beef Cattle

2023· article· en· W4388532290 sur OpenAlexfundno aff
Drew Lakamp, Alison Bartenslager, Matthew M. Hille, John Dustin Loy, Samodha C. Fernando, Matthew L Spangler

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureGenome CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésHeritabilityBiologyBreedMicrobiomeVeterinary medicineAnimal scienceGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bovine ocular microbiome is of interest because of its potential role in ocular disease, such as infectious bovine keratoconjunctivitis. The ocular bacterial community of 223 pre-weaned beef calves from a single cohort were sampled four times; day 0, day 21, day 41, and day 139 (mean calf ages 65, 86, 99, and 204 days, respectively). The bacterial community was phenotyped using the V4 region of the 16S rRNA gene and were grouped into amplicon sequence variants (ASV) which were taxonomically classified at the phylum and family level. Heritability was estimated for the log transformed relative abundance of each phylum, family, and ASV at each time point using ASReml v. 4.2. The model included calf age at time of sampling, calf sex, pinkeye vaccination treatment group, breed fractions, and retained heterosis as fixed effects. The random effect of animal had a (co)variance structure given by an H matrix comprised of 3,025 animals of which 1,207 were genotyped including all of the sampled animals. Heritability estimates ranged from 0.16 to 0.95 at the ASV level, 0.18 to 0.91 at the family level, and 0.18 to 0.81 at the phylum level. Standard errors were approximately 0.20 on average. The number of features (ASV, family, or phylum) with estimates greater than their standard error changed across time points (Table 1). Overall, time point 1 had the largest number of features with estimates greater than their standard error, followed by time point 4. Time point 3 had a greater number ASV with estimates greater than their standard error than time point 2; however, time point 2 had greater numbers of families and phyla with estimates greater than their standard errors. This trend likely stems from the fact that time points 1 and 4 had the greatest diversity of features while time point 2 had the least diversity. Average Chao1 index diversity estimates of ASV were 144.6, 28.1, 64.7, and 194.6, for time points 1 through 4, respectively. We hypothesize this is due to the perturbation of the ocular microbiome at sampling and the fact that overall diversity in the microbiome recovered by the final sampling, although, species composition differed compared with time point 1. While no ASV, family, or phylum had a heritability estimate greater than its standard error across all time points, certain features had heritabilities greater than their standard errors at multiple time points. The phylum Armatimonadota had heritability estimates greater than their standard error at time points 1, 2, and 4 (0.52, 0.18, and 0.37, respectively). Additionally, an ASV of the Streptococcus genus had estimates of 0.26, 0.45, and 0.26 at time points 1, 2, and 3, respectively. These estimates demonstrate that certain features of the ocular microbiome are influenced by host genetics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,293 · 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
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