Examining the competitive exclusion and pathogenic potential of <i>Pseudomonadota</i> isolated from healthy chickens
Notice bibliographique
Résumé
The chicken intestine presents a complex environment for microbial survival due to high interbacterial competition, high bile salt concentrations, a low pH, and microaerophilic conditions. While most probiotics contain members of the Bacillota phylum, members of the Pseudomonadota phylum are known to be more important in competitive exclusion—which may be an important consideration in the formulation of future probiotics. Little is known about commensal Pseudomonadota in healthy chickens, or what benefits members of this phylum may offer the host; most studies on Pseudomonadota focus on aspects of opportunistic pathogenesis and dysbiosis. In this study, we use an in silico approach to evaluate the pathogenic potential, competition strategies, and potential host benefits of Pseudomonadota isolates from healthy chickens. We analyzed the draft genomes of 29 representative isolates of Pseudomonadota using Bagle4, AntiSMash, SeCreT6, KEGG mapper, and Virsorter2 to identify key interbacterial competition strategies including secondary metabolite biosynthesis, secretion systems, quorum sensing, and prophages. Our results revealed that each isolate exhibits distinct interbacterial competitive strategies, often independent of their taxonomic affiliation. Including Pseudomonadota in future poultry probiotics may be critical to improving colonization resistance in industrially raised poultry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».