Cecal bacterial communities and lung immunity in layers fed omega-3 fatty acids or yeast bioactives under different space allowance
Notice bibliographique
Résumé
The poultry-rearing environment and diet can influence gut microbiota and immunity. However, the long-term effects of early-life nutritional interventions on gut heath in layers under various spacing allowances (SA) are not well understood. This study investigated how early-life dietary yeast bioactives (YB) or co-extruded full-fat flaxseed, a source of omega-3 fatty acids (N-3 FA), from placement to 16 weeks of age (woa) influenced the development of cecal microbiota and immune function in Lohmann LSL Lite pullets reared under different SA, with follow-up to 72 woa. The experiment involved 2,832 newly hatched chicks reared in an enriched cage system under high (HSA, 348 cm 2 /bird) or low (LSA, 284 cm 2 /bird) SA and fed either control diet (C), C + 3 % N-3 FA, or C + 0.05 % YB. Ceca were sampled at 4, 8, 16, 35, and 72 woa for bacterial plate counts, 16S rRNA sequencing, and short-chain fatty acid (SCFA) quantification. Lungs were analyzed for immune gene expression. At 4 and 16 woa, β-diversity ( P = 0.01 ) revealed dissimilarity between the bacterial communities of birds under HSA and LSA groups. High Bacteroides abundances, propionic and iso-butyric acids concentrations were observed in LSA at both sampling points ( P < 0.05 ). At 16 woa, the highest and lowest n-butyrate concentrations were noted in N-3 FA- and control-fed birds, respectively ( P < 0.05 ), regardless of SA. Barnesiellaceae positively correlated with n-valeric and acetic acid in N-3 FA-fed birds at 4 woa. In YB-fed pullets, Lactobacillaceae and Enterobacteriaceae showed a positive correlation with n-butyric acid. In the lungs, about 15 genes, including IL1β , IL2 , and IL8 , were differentially expressed depending on SA and diets ( P < 0.05 ). Early dietary YB or N-3 FA under different SA modulated cecal bacterial community diversity and structure, SCFA profiles, and enhanced lung immune responses in layer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».