MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4410535850 · doi:10.1093/jas/skaf102.348

PSVI-15 Impact of high zinc oxide supplementation or lignocellulose supplement on fecal microbiota of weaned piglets

2025· article· en· W4410535850 sur OpenAlexaffabout
Eya Selmi, Clara Negrini, Antony T. Vincent, Marie-Pierre Létourneau-Montminy, Luca Lo Verso, Bertrand Medina, Frédéric Guay

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesZincFood scienceAnimal scienceChemistryBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This project aimed to study the effect of high zinc oxide (ZO) and fiber supplementation from lignocellulose (LIGCEL) on the fecal microbiota of weaned piglets. At weaning (21 days), 150 piglets (6.39 ± 0.28 kg) were transferred to a nursery farm, and divided into 30 pens of 5 piglets each according to their weaning weight. Each pen was assigned to one of the following treatments: Control (CON, 150 mg/kg of zinc), ZO (2,500 mg/kg of zinc), and LIGCEL (CON + 3% lignocellulose). fed to the animalsadministered for 14 days. In each pen, 2 to 3 fresh fecal samples were collected and pooled on day 14. The 16s RNA gene amplification and sequencing were performed at the Genomic Analysis Platform (Université Laval, Québec, Canada). Amplicon sequence variants (ASVs) were generated using the DADA2 pipeline, considering the SILVA rRNA database. Alpha diversity was calculated on normalized data (evenness: Shannon and Simpson). For the beta diversity, the Bray Curtis distance matrix was calculated and plotted using a Nonmetric multidimensional scaling (NMDS) plot. The effects of diets were tested using a non-parametric PERMANOVA model, with 999 permutations. The differential abundance analysis on the different taxa was performed using Linear discriminant analysis Effect Size (LEfSe) at family level. An LDA score of 3 was used as a cutoff value. A total of 11,083 ASVs were obtained. The ASVs were associated with 23 phyla and 107 families. The most abundant phyla were Firmicutes (71 ± 0.08%), Bacteroidota (25 ± 0.07%), and Proteobacteria (2 ± 0.04%); the most abundant families were Lachnospiraceae (30 ± 0.11%), Lactobacillaceae (26 ± 0.13%), and Prevotellaceae (20 ± 0.08%). Alpha diversity was not affected by diet. Diet significantly affected the Adonis test (R² = 0.20, P = 0.001). Piglets receiving the LIGCEL supplement were characterized by a higher abundance of Lactobacillaceae (P:adj= 0.0007, LDA:score= 5.20), Veillonellaceae (P:adj= 0.026, LDA:score= 4.38), Rikenellaceae (P:adj= 0.009, LDA:score= 3.78), Succinivibrionaceae (P:adj= 0.001, LDA:score= 3.68), and Selenomonadaceae (P:adj= 0.038, LDA:score= 3.61). CON piglets were characterized by a higher abundance of Enterobacteriaceae (P:adj= 0.046, LDA:score= 4.35), Christensenellaceae (P:adj= 0.0003, LDA:score= 4.09), and Spirochaetaceae (P:adj= 0.0003, LDA:score= 4.09). Piglets receiving the ZO diet were characterized by a higher abundance of Lachnospiraceae (P:adj= 0.0002, LDA:score= 5.11), Prevotellaceae (P:adj= 0.011, LDA:score= 4.88), Ruminococcaceae (P:adj= 0.0009, LDA:score= 4.30), Clostridiaceae (P:adj= 0.045, LDA:score= 4.00), and Butyricicoccaceae (P:adj= 0.015, LDA:score= 3.76). The addition of ZO clearly modified the fecal microbiota of piglets, highlighting families positively associated with intestinal health, as Lachnospiraceae, Prevotellaceae, and Ruminococcaceae. The lignocellulose supplement also promoted the development of favorable families, namely Lactobacillaceae and Rikenellaceae. In contrast, CON piglets were characterized by the presence of bacteria from the Enterobacteriaceae family.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science→Même sujetAgriculture Sustainability and Environmental Impact→Travaux en français237 207→