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Enregistrement W4402541128 · doi:10.1093/jas/skae234.126

296 Saccharomyces cerevisiae derived postbiotic modulates inflammatory response and gut microbiota in large breed dogs exposed to endurance exercise and transport stress

2024· article· en· W4402541128 sur OpenAlexaboutno aff
C. Timlin, Fiona B Mccracken, Sarah M. Dickerson, Patrick M Skaggs, Jason W Fowler, Sangita Jalukar, Craid N Coon

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedSaccharomyces cerevisiaeGut floraInflammatory responseBiologyMicrobiologyInflammationAnimal scienceImmunologyGeneticsYeast

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Postbiotic supplements have been used in various livestock species to mitigate the negative effects of stress. This study aimed to determine if similar responses are seen in canine companion animals. We evaluated the effects of a Saccharomyces cerevisiae (S. cerevisiae) postbiotic supplement on inflammatory biomarkers, cortisol, and microbiota dysbiosis index in Labrador Retrievers exposed to exercise and transport stress. Dogs [n = 36; 3.52 ± 0.21 yr old and body weight (BW) = 27.6 ± 2.97 kg] were blocked by sex, age, and BW and assigned to receive 1 of 3 daily top-dressed treatments: 1) 15 g ground corn germ (Control, n = 12); 2) 7.5 g S. cerevisiae yeast postbiotic (Low, n = 12); or 3) 15 g of S. cerevisiae yeast postbiotic (High, n = 12). Dogs were given 1 wk to acclimate to treatments before beginning a 7-wk exercise regimen consisting of twice weekly 4.8 km guided runs. Dogs were exposed to a transportation stressor in wk 8. Fecal samples from d 0 and 56 were analyzed for calprotectin, calgranulin C (S100A12), α1-protease inhibitor, immunoglobulin A, and microbiota dysbiosis index. Blood was collected on d 0 and 63 for serum chemistries and complete blood counts. Blood collection was also performed prior to and 18 to 20 h after first and final runs of the exercise regimen for analysis of inflammatory cytokines. The Four Rivers Kennel (FRK) Gait Inflammation Index score was assessed prior to and 24 hours after the first and last exercise runs with the Gait4Dogs pressure mat system. Saliva cortisol was measured before and after transportation. Blood chemistry did not differ among treatments (P ≥ 0.19), but Control dogs had increased eosinophils (P = 0.01) and tended to have increased white blood cells (P = 0.08) and lymphocytes (P = 0.08) compared with dogs receiving postbiotic. Dogs fed Low dose had elevated monocyte chemoattractant protein-1 (P = 0.01) and maintained Interleukin (IL) -8 after the initial run (P = 0.03). Males in the Low group had increased IL-10 (P = 0.02). Fecal biomarkers and microbiota dysbiosis index score did not differ among treatments by d 56 (P ≥ 0.19). Blautia abundance was decreased in High (P = 0.04). Fusobacterium abundance tended to be reduced in High and increased in Control and Low (P = 0.07). Clostridium hiranonis tended to be greater in Low compared with Control (P = 0.07). The FRK Total Gait Inflammation Index scores decreased over time with acclimation to running (P < 0.01). Saliva cortisol concentrations did not differ among treatments (P ≥ 0.20). The Saccharomyces cerevisiae-based postbiotic tested in this study has potential as a functional ingredient to modulate immune function, improve muscle recovery shortly after exercise and positively change diversity of the gut microbiome in canine companion animal diets.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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