Revisiting cattle respiratory health: key roles of the gut-lung axis in the dynamics of respiratory tract pathobiome
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARYDespite the increasing preventative efforts (vaccines, hygiene, pre-conditioning), respiratory tract (RT) infections pose a significant challenge across mammalian species. Recently, there has been a greater emphasis on promoting healthy microbiome colonization to mitigate respiratory infection in humans and livestock species. In livestock animals, especially in cattle, RT microbiome research has mainly focused on characterizing the respiratory tract microbial community in healthy and sick animals, aiming to identify microbiota linked to disease or health status. However, this approach overlooked the dynamics of RT microbiome that comprises commensal opportunistic pathogens (an element of the pathobiome) contributing to the infection and disease pathogenesis. Moreover, there is a lack of attempts to evaluate the interactions among host immunity-microbiome-pathobiome during pathogenesis for the development of successful microbiome-based interventions to improve cattle respiratory health. Recent research has revealed new insights into the gut-lung axis (GLA) and the regulatory role of the gut microbiota in determining host susceptibility or resilience to respiratory infections. Therefore, this review aims to critically discuss the roles of RT microbiome (including pathobiome) and GLA in respiratory health, while elucidating the mechanisms driving the dynamic transition from a commensal state to pathogenic state during microbiome dysbiosis and immune dysregulation, and identifying microbiome targets for RT health improvement.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».