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Enregistrement W6927321854 · doi:10.3389/fcimb.2023.1269726.s001

DataSheet_1_The spatial dissimilarities and connections of the microbiota in the upper and lower respiratory tract of beef cattle.docx

2023· dataset· en· W6927321854 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial metabolism and enzyme function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory tractMicrobiomeNostrilBovine respiratory diseaseEcological nicheRespiratory systemRespiratory tract infectionsNiche

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine respiratory disease (BRD) causes morbidity and mortality in cattle. The critical roles of the respiratory microbiota in BRD have been widely studied. The nasopharynx was the most popular sampling niche for BRD pathogen studies. The oral cavity and other niches within the respiratory tract, such as nostrils and lung, are less assessed. In this study, oropharyngeal swabs (OS), nasal swabs (NS), nasopharyngeal swabs (NP), and bronchoalveolar lavage (BAL) were collected from calves located in four countries and analyzed for investigation of the dissimilarities and connections of the respiratory microbiota. The results showed that the microbial diversity, structure, and composition in the upper and lower respiratory tract in beef cattle from China, the USA, Canada, and Italy were significantly different. The microbial taxa for each sampling niche were specific and associated with their local physiology and geography. The signature microbiota for OS, NS, NP, and BAL were identified using the LEfSe algorithm. Although the spatial dissimilarities among the respiratory niches existed, the microbial connections were observed in beef cattle regardless of geography. Notably, the nostril and nasopharynx had more similar microbiomes compared to lung communities. The major bacterial immigration patterns in the bovine respiratory tract were estimated and some of them were associated with geography. In addition, the contribution of oral microbiota to the nasal and lung ecosystems was confirmed. Lastly, microbial interactions were characterized to reveal the correlation between the commercial microbiota and BRD-associated pathogens. In conclusion, shared airway microbiota among niches and geography provides the possibility to investigate the common knowledge for bovine respiratory health and diseases. In spite of the dissimilarities of the respiratory microbiota in cattle, the spatial connections among these sampling niches not only allow us to deeply understand the airway ecosystem but also benefit the research and development of probiotics for BRD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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