Vaginal and Uterine Microbiota of Healthy Maiden Mares during Estrus
Notice bibliographique
Résumé
This descriptive cross-sectional study compared the microbiota of the uterus, vagina, clitoral fossa (CF), and perineal skin in healthy maiden mares during estrus. Twelve synchronized, healthy maiden mares (3–4 years old) from one single recipient mare herd were included. Microbial communities were characterized by amplifying the V3–V4 region of the 16S rRNA gene using the Illumina MiSeq platform. The uterine and vaginal microbiota had significantly lower richness (Chao-1) than the skin (p < 0.05). The uterine and vagina bacterial composition was similar in presence and abundance and could be differentiated from that of the CF and perineal skin. The microbial composition (Jaccard and Bray–Curtis distances) significantly differed across body-site locations (p < 0.05), which explained approximately 14% and 19% of the variation in microbial composition for Jaccard and Bray–Curtis distances, respectively. Firmicutes, Actinobacteria, Proteobacteria, and Bacteroidetes were the dominant taxa in the uterus and vagina, with higher proportions of Proteobacteria in the vaginal samples compared to the uterine samples. Streptococcaceae and Staphylococcaceae were present in high abundance in the uterine and vaginal samples, while Lactobacillaceae were not (<10%). We demonstrate that the uterine and vaginal microbiota of healthy maiden mares during estrus is similar but both distinct from that of the CF and perineal skin.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».