Assessment of microbial composition across the Quebec dairy farm-scape
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this preliminary study was to evaluate the shared composition and structure of the microbiome between cow feces, milk, manure, and soil samples across dairy farms in Quebec. METHODS AND RESULTS: Analysis of the prokaryotic 16S, eukaryotic 18S, and fungal ITS rRNA genes was used to detect community structures, diversities, and spatial compositions, alongside potential contamination routes. Community structures of prokaryotic, eukaryotic, and fungal microbiomes were significantly different between niches and could be separated based on mean temperature. Bacteria and eukaryotes showed the highest diversity in fecal samples, whereas fungi were most diverse in soil. Percent of amplicon sequence variants (ASVs) shared between feces, manure, and the other matrices varied among microbial markers, with the highest values for fungi. The contamination route prediction also identified the highest probability of transmission of fungi using the ITS marker. CONCLUSIONS: Sample type had the greatest influence on microbiome structure, although temperature had an impact on microbial composition of soil and manure samples. Results elucidate interactions at the animal-environment interface, informing the need for a better understanding of fungal transfer and seasonal variability.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».