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Record W7018620806

Dynamics of the fecal microbiota of veal calves after arrival to a rearing unit

2023· dissertation· fr· W7018620806 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldVeterinary
TopicAnimal health and immunology
Canadian institutionsnot available
FundersMitacs
KeywordsDigestive tractZea maysFecesBody weight
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le microbiote gastro-intestinal joue un rôle important dans le maintien de la santé de l’hôte. Il est composé de nombreux micro-organismes tels que des bactéries, des virus, des champignons et des archées. Cependant, la majorité de ces cellules microbiennes sont des cellules bactériennes et, pour cette raison, de nombreuses études se concentrent sur l’exploration des communautés bactériennes en particulier dans le tube gastro-digestif. Un déséquilibre de cette microbiote, appelé dysbiose, a été observé dans plusieurs pathologies telles que la diarrhée, la pneumonie, après l'administration d'antibiotiques ou une modification du régime alimentaire. L’objectif de cette étude était de caractériser la dynamique du microbiote fécal des veaux entrant dans une unité d’élevage. Cinquante veaux Holstein âgés de 8 à 14 jours et arrivant dans une unité de veaux ont été inscrits à cette étude. Des échantillons fécaux ont été collectés à l'arrivée et les jours 4, 10 et 24 après l'arrivée. Les scores fécaux, le poids des veaux et l’administration d’antibiotiques ont été enregistrés au cours de l’étude. Le séquençage a été réalisé à l'aide de la plateforme Illumina MiSeq et les données analysées à l'aide du logiciel Mothur. Contrairement aux attentes, la richesse et la diversité étaient plus élevées lorsque la proportion d'animaux diarrhéiques était plus élevée (p < 0,001) et, comme prévu, la composition et la structure du microbiote changeaient au fil des jours de collecte (p > 0,001), mais les changements n'étaient pas associés à présence ou non de diarrhée et de traitement antibiotique comme prévu, ils sont associés aux jours de prélèvement. La proportion de diarrhée (nombre de veaux diarrhéiques par jour) était numériquement plus élevée les jours 4, 10 et 24 après l'arrivée. Comme prévu, les abondances relatives de bactéries associées à la santé (par example : Bifidobacterium, Lactobacillus et Faecalibacterium) ont diminué chez les veaux diarrhéiques. Bien que l'analyse de la diarrhée et de l'utilisation d'antibiotiques ne fît pas partie des objectifs de cette étude, il y avait une tendance (p=0,09) dans le poids des animaux ayant eu la diarrhée et ayant reçu des antibiotiques. Le poids final des veaux malades ayant reçu des antibiotiques avant l'abattage étaient inférieurs par rapport au poids final des animaux qui n'étaient pas malades et n'avaient pas reçu d'antibiotiques (p=0,072). La principale limite de cette étude est le manque d'information sur l'origine des veaux avant leur arrivée à l'unité d'élevage. Cette étude contribue à une meilleure compréhension des changements microbiens liés au stress auquel sont confrontés les veaux de boucherie et pourrait servir de base à d’autres études visant à proposer des méthodes alternatives de manipulation du microbiote pour prévenir les maladies et rétablir la santé des veaux.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.207 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2023
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