Differences in milk microbiota between healthy cows and those with recurring Klebsiella mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Klebsiella spp. infections are an important cause of severe clinical mastitis and recurrent infections, resulting in a poor response to antimicrobial agents and causing substantial economic impacts on the dairy industry. Therefore, investigating underlying causes of Klebsiella spp. infections is essential. Here, we used high-throughput DNA sequencing to characterize the milk microbiota of healthy dairy cows (HDCs) and cows with a history of recurrent Klebsiella mastitis (KLB). Our goal was to identify potential pathogenic genera associated with recurrent Klebsiella infections in cows. Relative abundances of Firmicutes and Faecalibacterium were greater in the KLB group than in the HDC group. In contrast, Proteobacteria and Labrenzia were less abundant than they were in the HDC group. Although species distributions differed between groups, diversity and abundance of communities were comparable. Notably, genera enriched in the KLB group were mostly associated with the intestine, which suggests that cows in the KLB group resided in a contaminated environment or had increased teat-end exposure to fecal bacteria. There were no major differences in microbiota among quarters or between foremilk and milk collected after foremilking. Conversely, the milk of heifers had increased alpha diversity compared to the milk of multiparous cows.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».