In Vitro Insights into Bacteriocin-Mediated Modulation of Chicken Cecal Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Reducing the use of antibiotics in animal husbandry is essential to limit the spread of resistance. A promising alternative to antibiotics resides in bacteriocins, which are antimicrobial peptides produced by bacteria showing a great diversity in terms of spectrum of activity, structure, and mechanism of action. In this study, the effects of diverse bacteriocins on the composition and metabolic activity of chicken cecal microbiota were examined in vitro, in comparison with antibiotics. Different impacts on microbiota composition were revealed by 16S metabarcoding, with colistin having the most dramatic impact on diversity. Bacteriocins produced by Gram-negative bacteria, microcins J25 and E492, did not significantly influence the microbiota composition. In contrast, bacteriocins from Gram-positive bacteria impacted the abundance of lactic acid bacteria, with nisin Z showing the most impact while pediocin PA-1 (M31L) exhibited a moderate effect at the highest concentration tested. This study emphasizes the potential of bacteriocins as alternatives to antibiotics in poultry to protect from pathogens such as Salmonella, Clostridium, and Enterococcus.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».