Development of a protocol with concentrated bacteria for fecal microbiota transplantation and impact on the equine fecal microbiota after antibiotic-induced dysbiosis
Bibliographic record
Abstract
Le microbiote intestinal équin joue un rôle important dans le maintien de la santé de l'hôte. Le microbiote intestinal est composé de nombreux micro-organismes tels que les bactéries, les virus, les champignons et les archées. Cependant, la majorité de ces cellules microbiennes sont bactériennes, et par conséquent, de nombreuses études, y compris la présente, se concentrent sur l'exploration des communautés bactériennes dans l'intestin. Un déséquilibre du microbiote intestinal, appelé dysbiose, a été observé dans plusieurs conditions, telles que la colite, après l’administration d'antibiotiques ou la modification du régime alimentaire. La restauration du microbiote peut être effectuée par la transplantation de microbiote fécal (FMT). Des études utilisant les recommandations actuelles pour la FMT ont montré une récupération clinique chez les chevaux souffrant de diarrhée, mais le microbiote reste largement inchangé après la FMT et aucune étude randomisée avec contrôle placébo n'a été réalisée. Les hypothèses de ce projet étaient que le traitement avec une FMT concentrée corrigera la dysbiose plus rapidement qu’une FMT conventionnelle et le véhicule, et que le microbiote intestinal des chevaux traités avec une FMT concentrée ressemblera au microbiote intestinal du cheval donneur. L'objectif de ce projet était de développer un protocole pour améliorer la FMT chez les chevaux, en augmentant la concentration de bactéries présentes dans les selles du donneur par centrifugation, et de le tester chez les chevaux atteints de dysbiose intestinale induite par les antibiotiques. L'antibiotique triméthoprime sulfadiazine (TMS) a été administré à neuf chevaux pour induire une dysbiose intestinale. Les chevaux ont été séparés en trois groupes: les chevaux recevant une FMT concentrée (cFMT, n = 3); les chevaux recevant la FMT fraîche (fFMT), selon les recommandations actuelles (n = 3); et les chevaux recevant un véhicule (VEH) avec 10% de glycérol dans une solution saline à 0,9% (n=3). Des échantillons fécaux ont été prélevés avant et après l'administration du TMS, ainsi qu'avant, pendant et après la transplantation. Le séquençage a été réalisé à l'aide de la plateforme Illumina MiSeq et les données analysées à l'aide du logiciel Mothur. Tel qu’attendu, l'antibiotique TMS a significativement diminué la richesse microbienne chez tous les chevaux. De manière inattendue, la composition des suspensions fécales des donneurs cFMT et fFMT était significativement différente de la composition de base des receveurs cFMT et fFMT, respectivement. La composition du microbiote des chevaux ayant reçu une transplantation fécale (concentrée ou non) était significativement différente après la transplantation, alors que ce n’était pas le cas chez les chevaux ayant reçu le véhicule. En outre, l’abondance relative de Escherichia était significativement plus élevée dans les suspensions fécales du donneur cFMT par rapport aux suspensions fécales du donneur fFMT. Les principales limites de ce projet sont la petite taille des groupes et l'exposition des selles des donneurs à l'oxygène et à la congélation-décongélation. En outre, le modèle de dysbiose peut ne pas être optimal pour tester l'efficacité de la FMT, et des études réalisant la FMT chez les chevaux souffrant de diarrhée sont nécessaire. Cette étude a contribué à la recherche de nouvelles approches pour améliorer la FMT chez les chevaux. Le faible effet mesuré avec les deux protocoles de FMT et l’augmentation de Escherichia démontre que les protocoles actuels doivent être optimisés avant de pouvoir recommander la FMT pour traiter et prévenir la dysbiose chez les chevaux.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".