Characterization of the Hoof Bacterial Communities of Active Digital Dermatitis Lesions in Feedlot Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Digital dermatitis (DD) is a costly hoof infection, causing lameness and pain in feedlot cattle. DD lesions can develop nonlinearly through a series of clinical stages, which can be classified by Dopfer’s M-stage scoring system. This widely adopted lesion scoring system recognizes five DD stages, where M1 (early lesion), M2 (acute ulcerative lesion), and M4.1 (chronic proliferative lesion with new developing lesion) are considered active but separate stages of the disease. This study assessed the skin surface microbiota of the active DD lesions of feedlot cattle. The DD lesions from three commercial feedlots were swabbed and then scored according to Dopfer’s M-stage scoring system. Swab samples were collected from 12 M2- and 15 M4.1-stage lesions. A total of 21 control swab samples from healthy contralateral feet (DD control) were classified as stage M0. An additional six skin swabs (M0) were collected from completely healthy (CH control) cattle with no lesions. The bacterial communities of active DD lesions (M2 and M4.1) and healthy skin (M0) were profiled using 16S amplicon sequencing. Diversity analyses showed that the hoof bacterial communities of M2 and M4.1 lesions were each distinct from those of M0 skin. However, the bacterial communities between the two active lesion stages were not different from each other. A significant increase in the relative abundance of Spirochaetota and Fusobacteriota and an overall decrease in bacterial diversity contributed to the altered bacterial communities in M2 and M4.1 lesions compared to those of healthy skin (M0). Although stages M2 and M4.1 are considered clinically different stages, the lesion-associated bacterial community is similar between the two active stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».