MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396859054 · doi:10.3390/ani14101447

Fecal Microbial Communities of Nellore and Crossbred Beef Calves Raised at Pasture

2024· article· en· W4396859054 sur OpenAlexaff
José Antônio Bessegatto, Júlio Augusto Naylor Lisbôa, Bruna Parapinski dos Santos, Juliana Massitel Curti, Carlos Henrique Montemór, Amauri Alcindo Alfieri, Núria Mach, Márcio Costa

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésCrossbreedBiologyWeaningPurebredAnimal scienceBreedFecesPastureVeterinary medicineBeef cattleEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the effect of age and genetics on the fecal microbiota of beef calves. Ten purebred Nellore (Bos taurus indicus) and ten crossbreed 50% Nellore-50% European breed (Bos taurus taurus) calves co-habiting on the same pasture paddock had fecal samples collected on days five (5 d), 14 d, 28 d, 60 d, 90 d, 180 d, 245 d (weaning) and 260 d after birth. All calves were kept with their mothers, and six Nellore dams were also sampled at weaning. Microbiota analysis was carried out by amplification of the V4 region of the 16S rRNA gene following high-throughput sequencing with a MiSeq Illumina platform. Results revealed that bacterial richness increased with age and became more similar to adults near weaning. Differences in microbiota membership between breeds were found at 60 d and 90 d and for structure at 60 d, 90 d, 245 d, and 260 d (p < 0.05). In addition, crossbreed calves presented less variability in their microbiota. In conclusion, the genetic composition significantly impacted the distal gut microbiota of calves co-habiting in the same environment, and further studies investigating food intake can reveal possible associations between microbiota composition and performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimalsMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207