MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390742009 · doi:10.3168/jds.2023-24002

Exploring the effects of transport duration on the fecal microbial communities of surplus dairy calves

2024· article· en· W4390742009 sur OpenAlexaffabout
Poonam Gopika Vinayamohan, Jelmer W. Poelstra, Ting‐Yu Cheng, H.M. Goetz, D.L. Renaud, Diego E. Gómez, Gregory Habing

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusobacteriaFirmicutesFecesBacteroidetesBiologyActinobacteriaProteobacteriaMicrobiomeBifidobacteriumBacteroidesVeterinary medicineLactobacillusEcologyFood science16S ribosomal RNABacteriaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation significantly affects the health and welfare of surplus dairy calves, largely due to the various stressors and pathogen exposures encountered during the process. Concurrently, an animal's microbiome is known to correlate with its health status, with stress-induced alterations in the microbiota potentially precipitating various diseases. This study aimed to compare the effects of transportation durations of 6, 12, or 16 h on the fecal microbiota in young surplus dairy calves. We used a randomized controlled design in which surplus dairy calves aged 1 to 19 d from 5 commercial dairy farms in Ontario were allocated into 1 of 3 transportation groups (6, 12, and 16 h of continuous transportation). Health assessments were conducted before, immediately after, and for 2 wk following transportation. Fecal samples were collected before, immediately after, and at 24 and 72 h after transportation and subjected to 16S rRNA sequencing. Alpha diversity metrics showed no significant differences between the 3 transportation groups at any of the sampling time points. Although β diversity metrics revealed no clustering by transportation groups, they indicated significant differences across sampling time points within each group. The overall analysis revealed a total of 22 phyla and 353 genera, with Firmicutes, Bacteroidetes, Proteobacteria, Actinobacteria, and Fusobacteria being the most abundant phyla. Bacteroides, Escherichia/Shigella, Lactobacillus, Collinsella, and Bifidobacterium were the most abundant genera. The reduction in Fusobacteria abundance before and after transport was significantly larger in the 16-h transportation group when compared with the 6-h transportation group. We also identified several genus-level and amplicon sequence variation-level taxa that displayed significant differences in their abundances across various transportation groups, observed at all sampling time points investigated. This research identifies microbiota changes due to varying transportation durations in surplus dairy calves, providing a broad understanding of the microbial shifts in surplus dairy calves after transportation across varying durations. Although these variations may not directly correlate with overall calf health or indicate dysbiosis, these results emphasize the importance of further investigating transportation practices to enhance calf health and well-being. Further studies are warranted to elucidate the relationship between microbiota and calf health.

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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy Science→Même sujetGut microbiota and health→Travaux en français237 207→