16S Microbiome Assessment in Pneumonic Calves from a farm in BC Canada
Notice bibliographique
Résumé
The primary goal of the study was to determine differences between the microbiomes of healthy (HLT), pneumonic (POS), and previously pneumonic (PRV) calves from a single dairy farm dealing with a high prevalence of Mycoplasmopsis bovis. 16S rRNA sequencing was completed by Norgen Biotek Corp. on the Illumina MiSeq platform. All fastq sequences generated are accessible on NCBI's Sequence Read Archive repository under the BioProject accession number PRJNA1389668. Amplicon sequence variants (ASVs) were constructed using DADA2 in QIIME2. Taxonomic classification was completed using the SILVA v138 reference database. Subsequent analyses were completed in R Statistics. This dataset includes the sample metadata (Supplementary Table 1), the differential abundance results from the ANCOM-BC2 analysis using the ANCOMBC v1.2.8 R package (Supplementary Table 2), and the taxa-taxa correlation results from the SECOM analysis which was also implemented in the ANCOMBC R package (Supplementary Table 3). Our study focused on Mycoplasmopsis bovis (M. bovis) abundance in pneumonic calves. Briefly, we found that M. bovis was more associated with the loss of commensal taxa that were enriched in healthy animals, rather than an enrichment of M. bovis in pneumonia positive animals. ANCOM-BC2 data displays the log2 fold change, p-value, and BH-adjusted q-value as well as other differential abundance metrics for each comparison. For clinical group comparisons, healthy animals were the reference. SECOM data outlines the taxa-taxa abundance correlations for each taxa among the dataset. Both nonlinear (distance) and linear (Pearson) correlation was calculated and the associated BH-adjusted p-value.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».