A meta‐analysis revealing the technical, environmental, and host‐associated factors that shape the gut microbiota of Atlantic salmon and rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salmonids, specifically Atlantic salmon (Salmo salar) and rainbow trout (Oncorhynchus mykiss), are commonly farmed and their gut microbiota plays important roles for optimal growth, health, and physiology. However, differences in experimental design, technical factors and bioinformatics make it challenging to compare the results from different studies and draw general conclusions about their influence on the fish gut microbiota. For a more comprehensive understanding of the gut microbiota, we collected all the publicly accessible 16S rRNA gene sequencing data with clearly stated sample metadata from freshwater Atlantic salmon and rainbow trout intestinal contents and mucosa sequenced on the Illumina MiSeq platform. A total of 783 samples from 19 published studies were included in this meta‐analysis to test the impact of the technical, environmental, and host‐accociated factors. This meta‐analysis revealed that all the tested factors significantly influenced the alpha and beta diversities of the gut microbiota of salmon and trout. Technical factors, especially target region and DNA extraction kit, affected the beta diversity to a larger extent, while host‐associated and environmental factors, especially diet and initial fish weight, had a higher impact on the alpha diversity. Salmon had a higher alpha diversity and higher abundance of Enterococcus and Staphylococcus than trout, which had higher abundance of Weissella and Mycoplasma. The results of this meta‐analysis fill in a critical knowledge gap that demonstrate technical methodologies must be standardized and factors associated with host and environment need to be accounted for in the future design of salmonid gut microbiota experiments.
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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 | 0,014 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».