Microbial interventions to improve health in neonatal ruminants: discoveries to applications
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing interest in using early-life microbial interventions in neonatal ruminants to improve health and create long-lasting effects. Early life provides a window of opportunity to alter microbial community composition (gut and respiratory tract) through interventions and thereby modulate the developing immune system. Studies in neonatal ruminants, especially calves, have revealed that microbiome (composition, diversity and functions) are markers of animals’ health status and colonization of beneficial gut bacterial groups ( Bifidobacterium, Lactobacillus, Faecalibacterium) can promote healthy growth. Microbial interventions, such as probiotics, prebiotics, and fecal microbial transplantation have shown positive effects by mitigating calf diarrhea, improving weight gain, and altering microbial community composition. However, there is a huge variability among studies in terms of the intervention method, dosage, timing of the intervention, and calf age. Moreover, these studies overlook the impact of interventions on the host, especially the impact of microbial interventions on the priming of immune responses and creating immune memory. While a majority of studies are discovery-based, the lack of knowledge on microbiome, host-microbe interactions, and long-term causal effects prevents translating these discoveries into applications. Neonatal ruminant microbiome research heavily relies on limited small-scale trials that focus only on a few selected calf-raring practices. Additionally, the lack of uniformity (especially in profiling microbiome) prevents combining studies into meta-analyses. A thorough understanding of the impact of microbial interventions on the microbiome and immune system, followed by proof-of-concept studies to validate their impact is vital in developing successful microbial interventions to improve neonatal ruminant health.
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».