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Enregistrement W4388540101 · doi:10.1093/jas/skad281.073

169 Effects of Intranasal Prebiotics, Probiotics and Synbiotics on the Nasopharyngeal Microbiota of Feedlot Cattle

2023· article· en· W4388540101 sur OpenAlexaff
Samat Amat, Trevor W. Alexander

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrebioticProbioticLactuloseBovine respiratory diseaseFeedlotAntibioticsMicrobiologyMedicineFood scienceBiologyBacteriaInternal medicineAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emergence of antibiotic-resistant pathogens associated with bovine respiratory disease (BRD) presents a significant challenge to the beef industry, as antibiotic administration is commonly used to prevent and control BRD in feedlot cattle. Alternatives to antibiotics are therefore needed as part of new management strategies to reduce antibiotic use and BRD. We recently developed probiotics comprised of six Lactobacillus strains that inhibited the BRD pathogen Mannheimia haemolytica, and conferred longitudinal modulation of the nasopharyngeal microbiota in calves when a single dose was administered intranasally. In the present study, we evaluated the effects of a prebiotic (lactulose) alone and in combination with probiotic bacteria on the nasopharyngeal microbiota of feedlot calves. The probiotic bacteria consisted of 6 strains of Lactobacillus originated from the nasopharyngeal microbiota of healthy feedlot cattle. The calves were assigned to one of five treatments (n = 8 calves per treatment) and house individually: 1) Syringe-Probiotic group received intra-nasal probiotic cocktail via syringe that was attached to a 25-cm long catheter; 2) MAD-Probiotic group received an intra-nasal probiotic cocktail with a mucosal atomization device; 3) MAD-Synbiotic group received an intra-nasal probiotic cocktail containing prebiotic lactulose (0.5%, suspended in PBS) with a mucosal atomization device; 4) MAD-Prebiotic group received intra-nasal prebiotic lactulose (0.5%, suspended in PBS) with a mucosal atomization device; and 5) MAD-PBS (Control) group received only PBS with a mucosal atomization device. Utilization of a syringe versus mucosal atomization device was tested to determine if mode of probiotic bacteria delivery had an impact on the respiratory microbiota. Deep nasopharyngeal swab samples were collected on day 0 (24 h prior to treatment administration), 2 (24h post intranasal treatment), 3, 6, 9 and 14 days. Genomic DNA was extracted from the swabs and processed for nasopharyngeal microbiota characterization by sequencing 16S rRNA gene amplicon sequencing. When administered to calves intranasally, lactulose had no effect on the diversity or community structure of bacteria (PERMANOVA, P > 0.05) and had limited prolonged effect on specific genera. In addition, when administered as a synbiotic with a multi-strain cocktail of Lactobacillus probiotic bacteria, colonization was not enhanced. However, probiotic bacteria did affect the bacterial structure of NP bacteria (P < 0.05) and increased microbial network interactions. The strongest effect was observed when probiotic bacteria were administered alone, using an atomization device. Overall, this study showed that the bovine respiratory microbiota can be altered by administration of probiotics and may therefore provide new opportunities to enhance microbiome-mediated respiratory resistance against BRD pathogens. While colonization and growth of probiotic bacteria in the respiratory tract are unlikely to be modified by prebiotics delivered in PBS solution, the delivery method and time of application are important factors that need to be evaluated to have optimal efficacy of biologicals.

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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

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