Longitudinal Changes in Fecal Microbiota During Hospitalization in Horses With Different Types of Colic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on fecal microbiota changes during hospitalization of horses with colic is emerging. OBJECTIVES: Describe changes of the fecal microbiota during hospitalization of horses with colic caused by inflammatory (INFL), simple (SIMPLE), and strangulated (STR) obstructions, and investigate associations with survival. ANIMALS: Twenty-three horses with colic: 9 in INFL, 5 in STR, and 9 in SIMPLE groups. Seventeen horses survived, and 6 were euthanized. METHODS: Prospective observational study. Fecal samples were collected on admission (D1), on days 3 (D3) and 5 (D5). Bacterial taxonomy profiling was obtained by V1V3 16S amplicon sequencing. Data were compared using a 2-way permutational analysis of variance (PERMANOVA). Linear discriminant analysis Effect Size (LEfSE) analysis identified significant bacterial population differences, with significance set at p < 0.05 and a linear discriminant analysis (LDA) cut-off > 3.0. RESULTS: Alpha diversity indices remained stable during hospitalization within each colic group. However, at D5, the INFL group had significantly higher richness (p < 0.01) and diversity (Shannon, p < 0.001 and Simpson, p < 0.05) than other colic types. Beta diversity (Jaccard membership and Bray-Curtis indices) was significantly different in the INFL compared to SIMPLE and STR groups (both p < 0.001) but not between SIMPLE and STR. Beta diversity membership analysis by analysis of molecular variance (AMOVA) indicated a significant difference between survivors and non-survivors within the INFL group (p < 0.01). Increased relative abundances of Bacilliculturomica and Saccharofermentans were associated with survival. CONCLUSIONS: Microbiota showed no significant variation over 5 days of hospitalization. Colic type influenced fecal microbiota more than hospitalization duration. Specific bacterial populations may differ between survival and non-survival groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».