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Enregistrement W4402927012 · doi:10.1155/2024/5545159

Effect of Different Feeding Habits on Metabolomics Profiles and Microbiota Composition and Functions of Tilapia Gut

2024· article· en· W4402927012 sur OpenAlexaff
Miao Wang, Mengmeng Yi, Ziyue Zhang, Zijian Fan, Lijin Jiang, Zhigang Liu, Zhang Wang, Maixin Lu, Jianmeng Cao, Xiaoli Ke

Notice bibliographique

RevueAquaculture Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesCentral Public-interest Scientific Institution Basal Research Fund, Chinese Academy of Fishery SciencesGuangzhou Municipal Science and Technology ProjectBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceGuangzhou Science and Technology Program key projectsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiologyOreochromisTilapiaGut floraOmnivoreMetagenomicsFood scienceNile tilapiaBacteroidetesFirmicutesMetabolomicsBacteroidesBiochemistryMicrobiologyBacteria16S ribosomal RNAEcologyGeneFish <Actinopterygii>Fishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an omnivorous fish, wild tilapia feed on both animal and plant foods, depending on what is available. To understand the nutritional function of the gut microbiota of tilapia, we used shotgun metagenomic sequencing, untargeted metabolomics analysis, and 16S rRNA gene sequencing to study the metabolites and gut microbial communities in tilapia eating different diets (artemia nauplii in the carnivorous diet; plant‐based pelleted feed [PBP] in the herbivorous diet; and a mixture of these two in the omnivorous diet). A total of 225 Nile tilapia ( Oreochromis niloticus ) were cultured in nine 1500 L outdoor tanks, with three replicate tanks per diet and 25 fish per tank. β ‐diversity analysis revealed that there was no significant difference in microbial structure between the three diets. However, significant differences were detected in gut metabolites. The abundance of the core bacteria in tilapia intestine (genus Cetobacterium ) increased significantly when an omnivorous diet was fed. Cetobacterium abundance was significantly correlated to some differential metabolites including glucose and amino acids, and significantly correlated to pathways of carbohydrate and amino acids metabolism, identified by metagenome analysis. Metagenomic binning produced seven Cetobacterium MAGs with the completeness &gt;50% and contamination &lt;10%, in which genes related to the above metabolites and metabolism pathways were identified. All seven MAGs contained CAZymes that could act on distinct carbohydrates, providing highly diversified capabilities to this genus to cope with both animal and plant glycans. These tilapia fed with an omnivorous diet also showed increased growth. The differential intestinal metabolites aspartate, isoleucine, ornithine, proline, nicotinate, and NAD+ could be related to the increased growth. Our results expanded the understanding of how tilapia have adapted to an omnivorous diet and may provide knowledge for improving aquaculture management.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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