Characterization of the bacterial fecal microbiota composition of pigs preceding the clinical signs of swine dysentery
Notice bibliographique
Résumé
Swine dysentery (SD) is a worldwide production-limiting disease of growing-finishing pigs in commercial farms. The importance of the large intestinal microbiota in the swine dysentery pathogenesis has been established, but not well characterized. The objective of this study was to characterize the fecal bacterial microbiota of pigs immediately prior to developing clinical signs of swine dysentery. A total of 60 fecal samples were collected from 15 pigs with SD. Sampling times included a time point prior to SD (d0, n=15), 2 days before mucohaemorrhagic diarrhea was observed (d-2SD, n=15), 1 day before mucohaemorrhagic diarrhea was observed (d-1SD, n=15), and the day when pigs developed mucohemorragic diarrhea (MHD, n=15). Sequencing of cpn60 amplicons was used to profile the microbiome, and analyses were performed on QIIME2. Increased Chao1 index in d-1SD and MHD samples when compared to the d0 was the only change observed in alpha diversity. No differences between sampling times on beta diversity (Bray-Curtis dissimilarity) were found. Although a small sample size was investigated, differential abundance analysis revealed that Alistipes dispar and Parabacteroides gordonii were increased in MHD fecal samples when compared to d-2SD and d-1SD. It is suggested that these taxa may play a role in the pathogenesis of SD, which is known to require the presence of Brachyspira spp. and an anaerobe for severe disease development.
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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 ».