Impact of fecal sample preservation and handling techniques on the canine fecal microbiota profile
Notice bibliographique
Résumé
Canine fecal microbiota profiling provides insight into host health and disease. Standardization of methods for fecal sample storage for microbiomics is currently inconclusive, however. This study investigated the effects of homogenization, the preservative RNAlater, room temperature exposure duration, and short-term storage in the fridge prior to freezing on the canine fecal microbiota profile. Within 15 minutes after voiding, samples were left non-homogenized or homogenized and aliquoted, then kept at room temperature (20-22°C) for 0.5, 4, 8, or 24 hours. Homogenized aliquots then had RNAlater added or not. Following room temperature exposure, all aliquots were stored in the fridge (4°C) for 24 hours prior to storing in the freezer (-20°C), or stored directly in the freezer. DNA extraction, PCR amplification, then sequencing were completed on all samples. Alpha diversity (diversity, evenness, and richness), and beta diversity (community membership and structure), and relative abundances of bacterial genera were compared between treatments. Homogenization and RNAlater minimized changes in the microbial communities over time, although minor changes in relative abundances occurred. Non-homogenized samples had more inter-sample variability and greater changes in beta diversity than homogenized samples. Storage of canine fecal samples in the fridge for 24 h prior to storage in the freezer had little effect on the fecal microbiota profile. Our findings suggest that if immediate analysis of fecal samples is not possible, samples should at least be homogenized to preserve the existing microbiota profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».