Advancing microbial diversity characterization for ecological innovation: bifidobacteriafrom pre-weaning calves
Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiota of neonatal ruminants plays a pivotal role in animal health, productivity, and environmental sustainability (Amin & Seifert 2021). Among early colonizers, Bifidobacterium species represent promising candidates for the development of eco-friendly probiotic strategies in livestock management. In this study, approximately 150 bifidobacterial strains were isolated from ten pre-weaning dairy calves. Species identification was performed using matrix-assisted laser desorption/ionization time- of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS, Liu et al. 2023) and confirmed through whole-genome sequencing and repetitive sequence-based PCR (rep-PCR) fingerprinting (Masco et al. 2003). The isolates were mainly identified as Bifidobacterium longum (n=127), followed by Bifidobacterium bifidum (n=20), Bifidobacterium animalis (n=2), Bifidobacterium pseudocatenulatum (n=1), and Bifidobacterium pseudolongum (n=1). The combined use of phenotypic and genotypic methods allowed for accurate identification of Bifidobacterium species. These results contribute to our better understanding of the gut microbiota in young ruminants and may support future strategies promoting sustainable livestock farming through the use of beneficial microbes
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».