Gut microbiome analysis in piglet models infected with Escherchia coli K88: the role of charcoal and dietary crude protein supplemented with probiotic Escherchia coli strains UM2 and UM7.
Notice bibliographique
Résumé
Entrotoxigenic Escherichia coli (ETEC) K88 is a causative agent of post-weaning diarrhea (PWD) in early-weaned pigs. This study investigated the efficacy of two alternative diets, charcoal (0.1, 0.5, 1, and 2%) and a low crude protein (CP) diet (17%) supplemented with probiotic E. coli strains (UM2 and UM7), against PWD infection in ETEC K88 challenged piglets. The present study found that charcoal had no effect on the challenged piglets’ performance, ileal and colonic microbiota or their fermentation end products. There was, however, a correlation between charcoal dosage and fecal consistency score. Charcoal reduced the ileal mucosal attached ETEC K88. Feeding a low-CP diet resulted in a lower ileal ammonia concentration. The low-CP diet reduced the E. coli populations in the ileal digesta as well as lowered mRNA expression of the IL-1ß. We concluded that the use of both 1-2% charcoal diet and a low-CP diet supplemented with probiotic E. coli strains were effective in reducing the incidence and severity of PWD infection.
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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 | 0,000 | 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 ».