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Enregistrement W4405850128 · doi:10.1111/jav.03360

Canada goose fecal microbiota correlate with geography more than host‐associated factors

2024· article· en· W4405850128 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua C. Gil, Heather R. Skeen, Celeste Cuellar, Sarah M. Hird

Notice bibliographique

RevueJournal of Avian Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCalifornia Department of Fish and WildlifeRhode Island Department of Environmental ManagementWashington Department of Fish and WildlifeUtah Division of Wildlife ResourcesNevada Department of WildlifeUniversity of ConnecticutNew York State Department of Environmental ConservationU.S. Department of Energy
Mots-clésBiologyGooseHost (biology)FecesZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gut microbiota interact with host biology in numerous important ways. The forces shaping the composition, diversity, and function of the microbiota vary within and between species. Avian microbiota often correlate more strongly with sampling location specific environmental variables than with host‐associated factors such as age, but robust, range‐wide sampling is rare. To better understand the connection between geographic distance and the microbiota, fecal samples were collected from non‐migratory Canada goose populations across the United States. We expected that geographically closer populations would be exposed to more similar environmental microbes and would therefore have more similar gut microbiota. We hypothesized that intrinsic host‐associated factors would have a weak correlation to gut microbial composition and geographic distance would have a stronger correlation. We found that some components of Canada goose microbiota are present in a majority of the geese, including four bacterial phyla, five families, and three genera. However, there were significant differences in microbial alpha diversity based on state of origin as well as significant positive correlations between geography and beta diversity. Supervised machine learning models were able to predict the state and flyway of origin of a fecal sample based on bacterial composition alone. Distance−decay analysis showed a significant positive relationship between geographic distance and beta diversity. Our work provides novel insights into the microbiota of the Canada goose and supports the hypothesis that avian microbiota are influenced by the host's environment. This work also suggests that there is a minimum geographic distance, likely associated with sufficient variation in habitat, climate, and local food sources, that must be reached before significant differences in the microbiota between two populations can be detected.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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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