Bacterial species associated with bovine digital dermatitis of Finnish dairy cows using 16S rRNA amplicon sequencing and Treponema species-specific 4-plex real-time PCR
Notice bibliographique
Résumé
Bovine digital dermatitis (DD) is a widespread polybacterial skin disorder affecting dairy and beef cattle, leading to significant animal welfare and economic problems worldwide. The disease primarily affects the hind feet skin, causing painful inflammation between the heel bulbs and resulting in lameness. This study investigated the bacterial compositions in different DD lesion stages and in healthy skin biopsy samples from 151 dairy cows on 36 Finnish farms. The lesions were first classified into six categories, including healthy skin (M0) and samples from different DD lesion stages (M1-M4.1). Additionally, 13 healthy skin samples (M0HH) from cows in low DD (<5 %) prevalence herds served as controls. Bacterial profiling using 16S rRNA gene sequencing revealed the presence of three dominant phyla in active DD lesions: Firmicutes (39 %), Bacteroidota (31 %), and Spirochaetota (24 %), and altogether 11 Treponema species were detected. Real-time PCR was used to verify the presence of four common pathogenic considered species ( T. phagedenis , T. denticola, T. medium and T. pedis ), but only T. phagedenis , T. denticola were detected . This study indicated that DD is a polybacterial disease, with Treponema species abundant in active DD lesions. A higher Treponema count in Western Finland was associated with larger and more severe DD lesions, emphasizing the need for targeted and effective control measures in this region. ● A shift in bacterial compositions during the DD progression was observed. ● The most common bacterial phyla in active DD lesions were Firmicutes (39 %), Bacteroidota (31 %), and Spirocaetota (24 %). ● Abundance of Treponema species was significantly increased in active DD lesions. ● The diversity of pathogenic Treponema species in DD lesions at Finnish dairy farms was low. ● Active DD lesions in Western Finland showed the highest diversity of Treponema .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».