Fecal microbiota of diarrheic calves: Before, during, and after recovering from disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unknown if gastrointestinal dysbiosis in diarrheic calves causes disease or is a consequence of the disease. OBJECTIVES: Describe the fecal microbiota of calves before, during, and after recovering from diarrhea. ANIMALS: Fifteen female Holstein calves of 0 to 21 days old from a single farm. Seven calves remained healthy throughout the study, and 8 developed diarrhea on Day 14. METHODS: Longitudinal cohort study. Microbiota composition was characterized by amplifying the V4 region of the 16S rRNA gene. RESULTS: Diversity (Shannon index) increased with age in healthy and diarrheic calves from Day 3 to 21, but diarrheic calves had a lower diversity on the day diarrhea was first observed (Day 14). By Day 21, diversity increased in calves that recovered from diarrhea and was not significantly different from that of their healthy counterparts (P > .05). Weighted UniFrac distance showed significant differences in the fecal microbiota between diarrheic and healthy calves at Day 14 of age (PERMANOVA, P < .05), but not before or after diarrhea (PERMANOVA, P > .05). Lactobacillus, Clostridium Sensu Stricto 1, and Collinsella were differentially abundant on Day 10 in calves that developed diarrhea on Day 14 (P < .05). CONCLUSION AND CLINICAL IMPORTANCE: The fecal microbiota of healthy and diarrheic calves evolved similarly during the first 10 days of age but differed significantly on the day of onset of diarrhea. Enriching Lactobacillus, Clostridium Sensu Stricto 1, and Collinsella before diarrhea onset could have been contributed to the development of diarrhea.
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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 | 0,001 | 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 ».