JP2023158887A - Food proposition system and food proposition method - Google Patents
Food proposition system and food proposition method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2023158887A JP2023158887A JP2022068924A JP2022068924A JP2023158887A JP 2023158887 A JP2023158887 A JP 2023158887A JP 2022068924 A JP2022068924 A JP 2022068924A JP 2022068924 A JP2022068924 A JP 2022068924A JP 2023158887 A JP2023158887 A JP 2023158887A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- food
- intestinal flora
- animal
- nutrient
- data regarding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title claims abstract description 120
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 230000000968 intestinal effect Effects 0.000 claims abstract description 92
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims abstract description 88
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 67
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims abstract description 65
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 43
- PFRQBZFETXBLTP-UHFFFAOYSA-N Vitamin K2 Natural products C1=CC=C2C(=O)C(CC=C(C)CCC=C(C)CCC=C(C)CCC=C(C)CCC=C(C)CCC=C(C)C)=C(C)C(=O)C2=C1 PFRQBZFETXBLTP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 21
- DKHGMERMDICWDU-GHDNBGIDSA-N menaquinone-4 Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C(C/C=C(C)/CC/C=C(C)/CC/C=C(C)/CCC=C(C)C)=C(C)C(=O)C2=C1 DKHGMERMDICWDU-GHDNBGIDSA-N 0.000 claims description 21
- 235000019143 vitamin K2 Nutrition 0.000 claims description 21
- 239000011728 vitamin K2 Substances 0.000 claims description 21
- 230000002550 fecal effect Effects 0.000 claims description 16
- 229940088594 vitamin Drugs 0.000 claims description 10
- 229930003231 vitamin Natural products 0.000 claims description 10
- 235000013343 vitamin Nutrition 0.000 claims description 10
- 239000011782 vitamin Substances 0.000 claims description 10
- 230000037353 metabolic pathway Effects 0.000 claims description 5
- 150000003722 vitamin derivatives Chemical class 0.000 claims description 5
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 abstract description 8
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 17
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 16
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 15
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 description 14
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 14
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 9
- 239000000047 product Substances 0.000 description 9
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 8
- 108020004465 16S ribosomal RNA Proteins 0.000 description 7
- 241000605059 Bacteroidetes Species 0.000 description 7
- 241000894007 species Species 0.000 description 7
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 description 6
- 229930003779 Vitamin B12 Natural products 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- FDJOLVPMNUYSCM-WZHZPDAFSA-L cobalt(3+);[(2r,3s,4r,5s)-5-(5,6-dimethylbenzimidazol-1-yl)-4-hydroxy-2-(hydroxymethyl)oxolan-3-yl] [(2r)-1-[3-[(1r,2r,3r,4z,7s,9z,12s,13s,14z,17s,18s,19r)-2,13,18-tris(2-amino-2-oxoethyl)-7,12,17-tris(3-amino-3-oxopropyl)-3,5,8,8,13,15,18,19-octamethyl-2 Chemical compound [Co+3].N#[C-].N([C@@H]([C@]1(C)[N-]\C([C@H]([C@@]1(CC(N)=O)C)CCC(N)=O)=C(\C)/C1=N/C([C@H]([C@@]1(CC(N)=O)C)CCC(N)=O)=C\C1=N\C([C@H](C1(C)C)CCC(N)=O)=C/1C)[C@@H]2CC(N)=O)=C\1[C@]2(C)CCC(=O)NC[C@@H](C)OP([O-])(=O)O[C@H]1[C@@H](O)[C@@H](N2C3=CC(C)=C(C)C=C3N=C2)O[C@@H]1CO FDJOLVPMNUYSCM-WZHZPDAFSA-L 0.000 description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 6
- 235000019163 vitamin B12 Nutrition 0.000 description 6
- 239000011715 vitamin B12 Substances 0.000 description 6
- 241001453172 Fusobacteria Species 0.000 description 5
- 241000192142 Proteobacteria Species 0.000 description 5
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 5
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 4
- LXNHXLLTXMVWPM-UHFFFAOYSA-N pyridoxine Chemical compound CC1=NC=C(CO)C(CO)=C1O LXNHXLLTXMVWPM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N (+)-Biotin Chemical compound N1C(=O)N[C@@H]2[C@H](CCCCC(=O)O)SC[C@@H]21 YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N 0.000 description 3
- 238000007400 DNA extraction Methods 0.000 description 3
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- OVBPIULPVIDEAO-LBPRGKRZSA-N folic acid Chemical compound C=1N=C2NC(N)=NC(=O)C2=NC=1CNC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(O)=O)C=C1 OVBPIULPVIDEAO-LBPRGKRZSA-N 0.000 description 3
- 244000005709 gut microbiome Species 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 3
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- GUAHPAJOXVYFON-ZETCQYMHSA-N (8S)-8-amino-7-oxononanoic acid zwitterion Chemical compound C[C@H](N)C(=O)CCCCCC(O)=O GUAHPAJOXVYFON-ZETCQYMHSA-N 0.000 description 2
- GHOKWGTUZJEAQD-ZETCQYMHSA-N (D)-(+)-Pantothenic acid Chemical compound OCC(C)(C)[C@@H](O)C(=O)NCCC(O)=O GHOKWGTUZJEAQD-ZETCQYMHSA-N 0.000 description 2
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 2
- GHOKWGTUZJEAQD-UHFFFAOYSA-N Chick antidermatitis factor Natural products OCC(C)(C)C(O)C(=O)NCCC(O)=O GHOKWGTUZJEAQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- AUNGANRZJHBGPY-UHFFFAOYSA-N D-Lyxoflavin Natural products OCC(O)C(O)C(O)CN1C=2C=C(C)C(C)=CC=2N=C2C1=NC(=O)NC2=O AUNGANRZJHBGPY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 108010067770 Endopeptidase K Proteins 0.000 description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000287828 Gallus gallus Species 0.000 description 2
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 2
- AUNGANRZJHBGPY-SCRDCRAPSA-N Riboflavin Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@@H](O)CN1C=2C=C(C)C(C)=CC=2N=C2C1=NC(=O)NC2=O AUNGANRZJHBGPY-SCRDCRAPSA-N 0.000 description 2
- PXIPVTKHYLBLMZ-UHFFFAOYSA-N Sodium azide Chemical compound [Na+].[N-]=[N+]=[N-] PXIPVTKHYLBLMZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000282887 Suidae Species 0.000 description 2
- 229930003451 Vitamin B1 Natural products 0.000 description 2
- 229930003471 Vitamin B2 Natural products 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 235000013330 chicken meat Nutrition 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000012258 culturing Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000003505 heat denaturation Methods 0.000 description 2
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 2
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 2
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 2
- RADKZDMFGJYCBB-UHFFFAOYSA-N pyridoxal hydrochloride Natural products CC1=NC=C(CO)C(C=O)=C1O RADKZDMFGJYCBB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229960002477 riboflavin Drugs 0.000 description 2
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 2
- 229960003495 thiamine Drugs 0.000 description 2
- DPJRMOMPQZCRJU-UHFFFAOYSA-M thiamine hydrochloride Chemical compound Cl.[Cl-].CC1=C(CCO)SC=[N+]1CC1=CN=C(C)N=C1N DPJRMOMPQZCRJU-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- 235000010374 vitamin B1 Nutrition 0.000 description 2
- 239000011691 vitamin B1 Substances 0.000 description 2
- 235000019164 vitamin B2 Nutrition 0.000 description 2
- 239000011716 vitamin B2 Substances 0.000 description 2
- 235000019158 vitamin B6 Nutrition 0.000 description 2
- 239000011726 vitamin B6 Substances 0.000 description 2
- 229940011671 vitamin b6 Drugs 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- NLXLAEXVIDQMFP-UHFFFAOYSA-N Ammonia chloride Chemical compound [NH4+].[Cl-] NLXLAEXVIDQMFP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000606124 Bacteroides fragilis Species 0.000 description 1
- 241001135228 Bacteroides ovatus Species 0.000 description 1
- 241000606215 Bacteroides vulgatus Species 0.000 description 1
- 241000186000 Bifidobacterium Species 0.000 description 1
- 241001608472 Bifidobacterium longum Species 0.000 description 1
- 241000193403 Clostridium Species 0.000 description 1
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 241000192125 Firmicutes Species 0.000 description 1
- 241000186604 Lactobacillus reuteri Species 0.000 description 1
- 241000194036 Lactococcus Species 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 241000282339 Mustela Species 0.000 description 1
- OVBPIULPVIDEAO-UHFFFAOYSA-N N-Pteroyl-L-glutaminsaeure Natural products C=1N=C2NC(N)=NC(=O)C2=NC=1CNC1=CC=C(C(=O)NC(CCC(O)=O)C(O)=O)C=C1 OVBPIULPVIDEAO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- PVNIIMVLHYAWGP-UHFFFAOYSA-N Niacin Chemical compound OC(=O)C1=CC=CN=C1 PVNIIMVLHYAWGP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 241000566145 Otus Species 0.000 description 1
- 241000194017 Streptococcus Species 0.000 description 1
- 229930003571 Vitamin B5 Natural products 0.000 description 1
- 229930003756 Vitamin B7 Natural products 0.000 description 1
- 229930003761 Vitamin B9 Natural products 0.000 description 1
- 235000019270 ammonium chloride Nutrition 0.000 description 1
- 238000003968 anodic stripping voltammetry Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 229940009291 bifidobacterium longum Drugs 0.000 description 1
- 229960002685 biotin Drugs 0.000 description 1
- 235000020958 biotin Nutrition 0.000 description 1
- 239000011616 biotin Substances 0.000 description 1
- FAPWYRCQGJNNSJ-UBKPKTQASA-L calcium D-pantothenic acid Chemical compound [Ca+2].OCC(C)(C)[C@@H](O)C(=O)NCCC([O-])=O.OCC(C)(C)[C@@H](O)C(=O)NCCC([O-])=O FAPWYRCQGJNNSJ-UBKPKTQASA-L 0.000 description 1
- 229960002079 calcium pantothenate Drugs 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012364 cultivation method Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 235000013601 eggs Nutrition 0.000 description 1
- 238000001962 electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000834 fixative Substances 0.000 description 1
- 235000019152 folic acid Nutrition 0.000 description 1
- 239000011724 folic acid Substances 0.000 description 1
- 229960000304 folic acid Drugs 0.000 description 1
- 235000012041 food component Nutrition 0.000 description 1
- 239000005417 food ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 210000000936 intestine Anatomy 0.000 description 1
- 229940001882 lactobacillus reuteri Drugs 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000012139 lysis buffer Substances 0.000 description 1
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 229960003512 nicotinic acid Drugs 0.000 description 1
- 235000001968 nicotinic acid Nutrition 0.000 description 1
- 239000011664 nicotinic acid Substances 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 102000039446 nucleic acids Human genes 0.000 description 1
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 1
- 235000021049 nutrient content Nutrition 0.000 description 1
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 229940055726 pantothenic acid Drugs 0.000 description 1
- 235000019161 pantothenic acid Nutrition 0.000 description 1
- 239000011713 pantothenic acid Substances 0.000 description 1
- 244000144977 poultry Species 0.000 description 1
- 235000013594 poultry meat Nutrition 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 241001624918 unidentified bacterium Species 0.000 description 1
- 235000009492 vitamin B5 Nutrition 0.000 description 1
- 239000011675 vitamin B5 Substances 0.000 description 1
- 235000011912 vitamin B7 Nutrition 0.000 description 1
- 239000011735 vitamin B7 Substances 0.000 description 1
- 235000019159 vitamin B9 Nutrition 0.000 description 1
- 239000011727 vitamin B9 Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; CARE OF BIRDS, FISHES, INSECTS; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
- C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
- C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
- C12Q1/6869—Methods for sequencing
Abstract
Description
本発明は、フード提案システム及びフード提案方法に関し、詳しくは、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析に基づいて動物に適したフードを提案するフード提案システム及びフード提案方法に関する。 The present invention relates to a food suggestion system and a food suggestion method, and more particularly to a food suggestion system and a food suggestion method that propose a food suitable for an animal based on metagenomic analysis of the animal's intestinal flora.
犬や猫、ウサギを始めとする愛玩動物、牛や豚を始めとする家畜は、人間にとってかけがえのない存在である。近年、人間が飼育する動物の平均寿命が大幅に伸びた一方で、動物がその一生の中で何らかの疾患に罹患することが多くなり、飼育者が負担する医療費の増大が問題となっている。 Pet animals such as dogs, cats, and rabbits, and livestock such as cows and pigs are irreplaceable to humans. In recent years, while the average lifespan of animals raised by humans has increased significantly, animals are more likely to suffer from some kind of disease during their lifetime, and the increasing medical costs borne by their owners have become a problem. .
そのため、飼育する動物の健康への関心が高まっている。特に、食事は、動物の健康に重要であるとされ、様々なフードが提案、販売されている。 Therefore, there is increasing interest in the health of farmed animals. In particular, meals are considered to be important for the health of animals, and various foods have been proposed and sold.
現在市販されているフードは、それぞれ特徴的な栄養素組成、配合が謳われているが、個々の動物の体質や健康状態に対応したものとはなっていない。妊娠中の動物向け、老齢の動物向け、肥満の動物向け、というように、動物を幾つかのカテゴリーに分類し、それぞれのカテゴリーに属する動物に対する専用品として販売されているフードもあるが、一口に肥満の動物といっても、その原因や肥満の解決方法は様々であり、一概に同じ肥満用のフードを与えることが最適解となっていないことも考えられる。 Foods currently on the market each claim to have a unique nutritional composition and formulation, but they are not tailored to the constitution and health condition of individual animals. Some foods are categorized into several categories, such as pregnant animals, old animals, and obese animals, and are sold exclusively for animals in each category. Even though most animals are obese, there are various causes and solutions for obesity, and feeding them the same obese food may not be the best solution.
そこで、個々の動物の体質に対応したフードが求められている。 Therefore, there is a need for a food that is compatible with the constitution of each individual animal.
特許文献１には、ペットの腸内に含まれる菌の種類および数に関する腸内フローラの情報と、前記ペットの種類などの属性情報とに基づいてペットに適したフードをレコメンドするレコメンド手段を備え、前記レコメンド手段は、腸内フローラの情報に基づき、ペットが保有する腸内細菌の多様性を基準としてペットを所定のグループに分類し、それぞれのグループに対して予め設定されたフードをレコメンドするものであるフードレコメンド装置が開示されている。 Patent Document 1 includes a recommendation means for recommending food suitable for a pet based on intestinal flora information regarding the type and number of bacteria contained in the pet's intestines and attribute information such as the type of the pet. , the recommendation means classifies pets into predetermined groups based on the diversity of intestinal bacteria possessed by the pets based on information on intestinal flora, and recommends preset foods for each group. A food recommendation device is disclosed.
しかしながら、特許文献１に記載されているフードレコメンド装置は、腸内細菌の多様性を基準としてペットを分類して予め設定されたフードを提案するものであり、提案されるフードは、ペットに不足している菌を含む有用菌とベースフードであり、腸内細菌叢の機能に基づいたフードの提案については何ら開示されていない。 However, the food recommendation device described in Patent Document 1 classifies pets based on the diversity of intestinal bacteria and suggests preset foods. The basic food is based on useful bacteria, including the bacteria that act on the intestinal flora, and there is no disclosure of food proposals based on the functions of intestinal flora.
そこで、本発明は、個々の動物の体質に対応したフードを提案することのできるフード提案システム及びフード提案方法を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, an object of the present invention is to provide a food suggestion system and a food suggestion method that are capable of suggesting a food suitable for each animal's constitution.
本発明者らは、ペット保険に加入している動物の腸内細菌叢の状態についての膨大なデータを分析、検討した結果、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析結果に基づいてフードを提案すれば上記課題を解決し得ることを見出し、本発明を完成するに至った。 As a result of analyzing and considering a huge amount of data regarding the status of the intestinal flora of animals enrolled in pet insurance, the present inventors proposed a food based on the results of metagenomic analysis of the intestinal flora of animals. The present inventors have discovered that the above problems can be solved, and have completed the present invention.
すなわち、本発明は以下の［１］～［１５］である。
［１］動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、前記動物に適したフードを提案する提案手段を備えるフード提案システム。
［２］前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータが、特定の栄養素の産生能が低いことを示すものである［１］のフード提案システム。
［３］前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータが、特定の栄養素の産生に関与する代謝経路遺伝子の多寡に関するデータである［１］のフード提案システム。
［４］前記動物に適したフードが、腸内細菌叢において産生能が低いことが予測される栄養素を添加したものである［１］のフード提案システム。
［５］前記動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析が、予測メタゲノム解析である［１］のフード提案システム。
［６］前記特定の栄養素が、ビタミンである［１］のフード提案システム。
［７］前記ビタミンが、ビタミンＫ２である［６］のフード提案システム。
［８］動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータを受け付ける受付手段を備える［１］のフード提案システム。
［９］前記受付手段が、動物の個体情報も受け付ける［８］のフード提案システム。
［１０］動物に適したフードを提案するフード提案方法であって、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、前記動物に適したフードを提案するフード提案方法。
［１１］前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータが、特定の栄養素の産生能が低いことを示すものである［１０］のフード提案方法。
［１２］前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータが、特定の栄養素の産生に関与する代謝経路遺伝子の多寡に関するデータである［１０］のフード提案方法。
［１３］前記動物に適したフードが、腸内細菌叢において産生能が低いことが予測される栄養素を添加したものである［１０］のフード提案方法。
［１４］前記動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析が、予測メタゲノム解析である［１０］のフード提案方法。
［１５］さらに、動物の糞便サンプルを用いて、前記動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析を行う工程を備える［１０］のフード提案方法。
That is, the present invention includes the following [1] to [15].
[1] A food comprising a proposing means for proposing a food suitable for the animal based on data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained through metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal. Suggestion system.
[2] The food suggestion system according to [1], wherein the data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora indicates that the ability to produce a specific nutrient is low.
[3] The food proposal system according to [1], wherein the data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora is data regarding the abundance of metabolic pathway genes involved in the production of specific nutrients.
[4] The food proposal system according to [1], wherein the food suitable for the animal is added with nutrients that are predicted to have low productivity in intestinal flora.
[5] The food proposal system according to [1], wherein the metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal is predictive metagenomic analysis.
[6] The food suggestion system of [1], wherein the specific nutrient is a vitamin.
[7] The food suggestion system of [6], wherein the vitamin is vitamin K2.
[8] The food proposal system according to [1], comprising a reception means for receiving data on genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora, obtained by metagenomic analysis of the intestinal flora of animals.
[9] The food proposal system according to [8], wherein the accepting means also accepts individual information of the animal.
[10] A food proposal method that proposes a food suitable for animals, which is based on data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained through metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal. , a food suggestion method for suggesting a food suitable for the animal.
[11] The food proposal method according to [10], wherein the data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora indicates that the ability to produce a specific nutrient is low.
[12] The food proposal method according to [10], wherein the data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora is data regarding the abundance of metabolic pathway genes involved in the production of specific nutrients.
[13] The food proposal method according to [10], wherein the food suitable for the animal contains nutrients that are predicted to have low productivity in intestinal flora.
[14] The food proposal method according to [10], wherein the metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal is predictive metagenomic analysis.
[15] The food proposal method according to [10], further comprising the step of performing metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal using a fecal sample of the animal.
本発明により、個々の動物の体質に対応したフードを提案することのできるフード提案システム及びフード提案方法を提供することが可能となる。 According to the present invention, it is possible to provide a food suggestion system and a food suggestion method that are capable of suggesting a food that corresponds to the constitution of each individual animal.
＜フード提案システム＞
本発明のフード提案システムは、動物に適したフードを提案するフード提案システムであって、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、前記動物に適したフードを提案する提案手段を備えるものである。これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
<Food suggestion system>
The food suggestion system of the present invention is a food suggestion system that suggests foods suitable for animals, and includes genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained through metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal. The present invention includes a suggestion means for suggesting a food suitable for the animal based on data regarding the animal. These generic or specific aspects may be implemented in a system, device, method, integrated circuit, computer program, or storage medium, and any of the systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs, and storage media may be implemented. It may be realized by any combination.
［提案手段］
提案手段は、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、動物に適したフードを提案する手段である。提案とは、例えば、入力されたデータから、対象となる動物に適したフードの組成や種類を判定することをいう。提案方法は特に限定されない。例えば、プロセッサが、予め設定されたプログラムを用いて動物の腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータからその動物に適したフードを判定する。好ましくは、プロセッサが、予め設定されたプログラムを用いて動物の腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータから、その動物に対して補うことが推奨される栄養素を判定し、その栄養素を添加した、又は多く含むフードを提案する。
[Proposal means]
The proposal means is a means for proposing foods suitable for animals based on data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained through metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal. Proposal means, for example, determining the composition and type of food suitable for the target animal from input data. The proposed method is not particularly limited. For example, a processor uses a preset program to determine a food suitable for an animal from data regarding genes associated with nutrient production in the animal's intestinal flora. Preferably, the processor uses a preset program to determine nutrients recommended to be supplemented to the animal from data regarding genes associated with nutrient production in the animal's intestinal flora, and Suggest foods that have added or contain a large amount of.
［動物］
本発明のフード提案システムの対象となる動物は特に限定されず、好ましくは哺乳類や家禽であり、牛、豚、ニワトリなどの家畜、犬、猫、ウサギ、フェレット等のペットが挙げられ、特に犬、猫が好ましい。
対象となる動物の年齢は特に限定されない。
[animal]
Animals targeted by the food suggestion system of the present invention are not particularly limited, and are preferably mammals and poultry, including livestock such as cows, pigs, and chickens, and pets such as dogs, cats, rabbits, and ferrets, and particularly dogs. , cats are preferred.
The age of the target animal is not particularly limited.
［腸内細菌叢のメタゲノム解析］
動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析とは、細菌の集合体である腸内細菌叢に含まれるゲノムをまとめて解析することをいい、好ましくは腸内細菌叢に含まれるＤＮＡの塩基配列の一部、例えば特定の遺伝子又はその相同配列にかかる塩基配列、もしくは腸内細菌叢から得られる全てのＤＮＡの塩基配列をシーケンスし解析することをいう。腸内細菌叢に含まれるＤＮＡをシーケンスするための試料としては、動物の糞便試料が挙げられる。メタゲノム解析の手法としては、ショットガンシーケンス、アンプリコンシーケンス、予測メタゲノム解析等が挙げられる。
[Metagenomic analysis of intestinal microbiota]
Metagenomic analysis of the intestinal flora of animals refers to the collective analysis of the genomes contained in the intestinal flora, which is a collection of bacteria. For example, it refers to the sequencing and analysis of the base sequence of a specific gene or its homologous sequence, or the base sequence of all DNA obtained from intestinal flora. Examples of samples for sequencing DNA contained in intestinal flora include animal fecal samples. Methods of metagenomic analysis include shotgun sequencing, amplicon sequencing, predictive metagenomic analysis, and the like.
メタゲノム解析は、例えば、腸内細菌叢などの微生物群集を培養することなくそのままゲノム（ＤＮＡなどの核酸）を精製し、直接、シークエンスすることで塩基配列を網羅的に解析することにより行う。「網羅的」とは、試料中の微生物を単離や培養することなく試料中に含まれるＤＮＡを混合物として抽出し、菌株レベルではなくＤＮＡ混合物を網羅した状態で塩基配列を解読することを意味する。メタゲノム解析を行うと、培養法が不明で培養できない微生物のゲノム配列も得ることができ、バイオインフォマティクスに基づく解析で既知ではない細菌やその存在比率を推定することもできる。 Metagenomic analysis is performed, for example, by purifying the genome (nucleic acid such as DNA) as it is without culturing a microbial community such as intestinal flora, and comprehensively analyzing the base sequence by direct sequencing. "Comprehensive" means that the DNA contained in the sample is extracted as a mixture without isolating or culturing the microorganisms in the sample, and the base sequence is decoded covering the DNA mixture rather than at the bacterial strain level. do. Metagenomic analysis can also obtain the genome sequences of microorganisms that cannot be cultivated due to unknown cultivation methods, and bioinformatics-based analyzes can also be used to estimate unknown bacteria and their abundance ratios.
腸内細菌叢のメタゲノム解析は、ショットガンシーケンスに限られず、腸内細菌叢に含まれる特定の遺伝子を対象としたメタゲノム解析であってもよい。例えば、１６ＳｒＲＮＡ遺伝子など、特定の遺伝子領域のＰＣＲ産物を解析するアンプリコンシーケンスという解析が挙げられる。試料中に含まれる全ての塩基配列をシーケンスするショットガンシーケンスに比較して、アンプリコンシーケンスなどの特定の遺伝子を対象とした解析は、分析単価が安くすむという利点がある。 Metagenomic analysis of intestinal flora is not limited to shotgun sequencing, but may also be metagenomic analysis targeting specific genes contained in intestinal flora. For example, an analysis called amplicon sequencing, which analyzes PCR products of a specific gene region such as the 16S rRNA gene, can be cited. Compared to shotgun sequencing, which sequences all base sequences contained in a sample, analysis targeting a specific gene, such as amplicon sequencing, has the advantage that the unit cost of analysis is lower.
ＮＧＳ（次世代シーケンサー）を利用した１６ＳｒＲＮＡ遺伝子のアンプリコン解析（メタ１６Ｓ解析）の一例を具体的に説明する。まず、ＤＮＡ抽出試薬を用いて試料よりＤＮＡを抽出し、抽出したＤＮＡからＰＣＲによって１６ＳｒＲＮＡ遺伝子を増幅する。その後、増幅したＤＮＡ断片についてＮＧＳを用いて網羅的に塩基配列を決定し、低クオリティリードやキメラ配列の除去を行った後、配列同士をクラスタリングしてＯＴＵ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ Ｔａｘｏｎｏｍｉｃ Ｕｎｉｔ）解析を行う。ＯＴＵとは、ある一定以上の類似性（例えば、９６～９７％以上の相同性）を持つ配列同士を一つの菌種のように扱うための操作上の分類単位である。従って、ＯＴＵ数は菌叢を構成する菌種の数を表し、同一のＯＴＵに属するリードの数はその種の相対的な存在量を表していると考えられる。また、各ＯＴＵに属するリード数の中から代表的な配列を選び、データベース検索により科名や属種名の同定が可能となる。このようにして、特定の科や門に属する菌種数を測定することができる。また、ＡＳＶ（Ａｍｐｌｉｃｏｎ Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｖａｒｉａｎｔ）による解析も可能である。ＡＳＶは、ＰＣＲおよびシーケンシング中に生成された誤った配列を除去した後に作成されるため、１塩基単位の配列変異を区別でき、より細かい同定が可能である。 An example of 16S rRNA gene amplicon analysis (meta-16S analysis) using NGS (next generation sequencer) will be specifically explained. First, DNA is extracted from a sample using a DNA extraction reagent, and the 16S rRNA gene is amplified from the extracted DNA by PCR. Thereafter, the base sequences of the amplified DNA fragments are comprehensively determined using NGS, low-quality reads and chimeric sequences are removed, and then the sequences are clustered to perform OTU (Operational Taxonomic Unit) analysis. An OTU is an operational classification unit for treating sequences that have a certain degree of similarity (for example, 96 to 97% or more homology) as one bacterial species. Therefore, the number of OTUs represents the number of bacterial species constituting the bacterial flora, and the number of reads belonging to the same OTU is considered to represent the relative abundance of that species. Furthermore, by selecting a representative sequence from among the number of reads belonging to each OTU, it is possible to identify the family name and genus/species name by searching the database. In this way, the number of bacterial species belonging to a particular family or phylum can be determined. Furthermore, analysis using ASV (Amplicon Sequence Variant) is also possible. Because ASVs are created after removing erroneous sequences generated during PCR and sequencing, single-base sequence variations can be distinguished, allowing for more detailed identification.
特定の栄養素の産生能を有する菌の例として、例えば、ビタミンを例にすると、バクテロイデス門やフソバクテリア門に属する菌の一部は、ビタミンＢ１の産生能を有する。バクテロイデス門、フソバクテリア門、プロテオバクテリア門、ファーミキューテス門に属する菌の一部やＢｉｆｉｄｏｂａｃｔｅｒｉｕｍ ｌｏｎｇｕｍは、ビタミンＢ２の産生能を有する。バクテロイデス門、プロテオバクテリア門に属する菌の一部は、ビタミンＢ５の産生能を有する。アクチオバクテリア門、バクテロイデス門、プロテオバクテリア門に属する菌の一部は、ビタミンＢ６の産生能を有する。バクテロイデス門、フソバクテリア門、プロテオバクテリア門に属する菌の一部は、ビタミンＢ７の産生能を有する。バクテロイデス門、フソバクテリア門、プロテオバクテリア門、ビフィドバクテリウム門、ストレプトコッカス門、ラクトコッカス門に属する菌の一部は、ビタミンＢ９の産生能を有する。フソバクテリア門、バクテロイデス門、クロストリジウム門に属する菌の一部やＬａｃｔｏｂａｃｉｌｌｕｓ ｒｅｕｔｅｒｉはビタミンＢ１２の産生能を有する。Ｂａｃｔｅｒｏｉｄｅｓ ｆｒａｇｉｌｉｓ， Ｂ．ｏｖａｔｕｓ， Ｂ．ｖｕｌｇａｔｕｓ， Ｂ．ｔｈｅｔａｉｏｔａｏｍｉｃｉｒｏｎ等はビタミンＫ２の産生能を有する。 Taking vitamins as an example of bacteria that have the ability to produce specific nutrients, some of the bacteria that belong to the phylum Bacteroidetes and Fusobacteria have the ability to produce vitamin B1. Some of the bacteria belonging to the phylum Bacteroidetes, Fusobacteria, Proteobacteria, and Firmicutes and Bifidobacterium longum have the ability to produce vitamin B2. Some bacteria belonging to the phylum Bacteroidetes and Proteobacteria have the ability to produce vitamin B5. Some bacteria belonging to the phylum Actiobacteria, Bacteroidetes, and Proteobacteria have the ability to produce vitamin B6. Some bacteria belonging to the phylum Bacteroidetes, Fusobacteria, and Proteobacteria have the ability to produce vitamin B7. Some of the bacteria belonging to the phylum Bacteroidetes, Fusobacteria, Proteobacteria, Bifidobacterium, Streptococcus, and Lactococcus have the ability to produce vitamin B9. Some bacteria belonging to the phylum Fusobacteria, Bacteroidetes, and Clostridium and Lactobacillus reuteri have the ability to produce vitamin B12. Bacteroides fragilis, B. ovatus, B. Vulgatus, B. thetaiotaomiciron and the like have the ability to produce vitamin K2.
予測メタゲノム解析とは、部分的なシーケンス結果をもとに、特定の機能を有する遺伝子の多寡を予測し、それにより腸内細菌叢が持つ遺伝子の機能を予測するメタゲノム解析手法である。例えば、１６ＳｒＲＮＡ遺伝子などのアンプリコンシーケンス解析データを用いて、腸内細菌叢の構成細菌を解析する。そして、その解析結果から、腸内細菌叢が持つ遺伝子の機能を予測するものである。具体的には、１６ＳｒＲＮＡ遺伝子などのアンプリコンシーケンスの結果を用いて、リファレンス配列とアライメントした配列（ＯＴＵの代表配列やＡＳＶ等）とリード数を元に、当該腸内細菌叢に含まれる特定の機能に関与する遺伝子の多寡（遺伝子名とその存在量）を導き出し、腸内細菌叢全体としての、栄養素産生能に関する機能予測を行う方法が挙げられる。特定の栄養素産生に関与する遺伝子の多寡とは、特定の栄養素の合成経路に含まれる遺伝子の含有量や含有割合の多寡のほか、例えば、特定の栄養素を産生できる菌種の含有割合や量の多寡とすることもできる。本発明においては、予測メタゲノム解析の結果得られた、特定の栄養素の合成に関与する遺伝子の多寡に関するデータを用いることが好ましい。このようなデータは、腸内細菌叢に含まれる各菌を種レベルまで同定することなく、腸内細菌叢全体としての栄養素の産生能を予測ないし把握することを可能にするものである。 Predictive metagenomic analysis is a metagenomic analysis method that predicts the abundance of genes with specific functions based on partial sequence results, and thereby predicts the functions of genes possessed by intestinal flora. For example, the constituent bacteria of the intestinal flora are analyzed using amplicon sequence analysis data such as 16S rRNA gene. From the results of this analysis, the functions of genes in the intestinal flora can be predicted. Specifically, we use the results of amplicon sequencing such as the 16S rRNA gene to identify specific genes contained in the intestinal microbiota based on the sequence aligned with the reference sequence (OTU representative sequence, ASV, etc.) and the number of reads. One method is to derive the number of genes involved in a function (gene names and their abundances) and predict the function of the intestinal flora as a whole regarding its ability to produce nutrients. The number of genes involved in the production of a specific nutrient refers to the content and content ratio of genes included in the synthesis pathway of a specific nutrient, as well as the content ratio and amount of bacterial species that can produce a specific nutrient. It can also be more or less. In the present invention, it is preferable to use data regarding the abundance of genes involved in the synthesis of specific nutrients obtained as a result of predictive metagenomic analysis. Such data makes it possible to predict or understand the nutrient production ability of the intestinal flora as a whole without identifying each bacteria contained in the intestinal flora down to the species level.
［栄養素産生に関連する遺伝子］
栄養素産生に関連する遺伝子とは、動物に必要又は有用な栄養素の産生に関与する遺伝子である。例えば、特定の栄養素の合成経路に含まれる酵素をコードする遺伝子が挙げられる。栄養素としては特に限定されず、炭水化物、脂質、タンパク質、ビタミンなどが挙げられ、動物の腸内細菌叢によって産生される栄養素が好ましく、ビタミンがより好ましい。ビタミンとしては、ビタミンＢ１、ビタミンＢ２、ナイアシン、パントテン酸、ビタミンＢ６、ビオチン、葉酸、ビタミンＢ１２といったビタミンＢ群、脂溶性ビタミンである、ビタミンＫ２などが挙げられる。
[Genes related to nutrient production]
Genes related to nutrient production are genes involved in the production of nutrients necessary or useful to animals. Examples include genes encoding enzymes included in specific nutrient synthesis pathways. Nutrients are not particularly limited, and include carbohydrates, lipids, proteins, vitamins, etc. Nutrients produced by the intestinal flora of animals are preferred, and vitamins are more preferred. Examples of vitamins include B group vitamins such as vitamin B1, vitamin B2, niacin, pantothenic acid, vitamin B6, biotin, folic acid, and vitamin B12, and vitamin K2, which is a fat-soluble vitamin.
［腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータ］
腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータとしては、栄養素産生に関連する遺伝子の多寡、発現量、活性、機能に関するデータが挙げられる。データの形式は特に限定されない。例えば、PICRUSt2などの予測メタゲノム解析に用いられるソフトウェアから出力されるデータ、特定の遺伝子の多寡、割合に関するデータ、「多い」、「少ない」、「中間」、「活性が高い」、「活性が低い」など、メタゲノム解析結果に基づいて遺伝子の多寡や機能などを分類した分類結果などが挙げられる。
[Data on genes related to nutrient production in the intestinal flora]
Data regarding genes related to nutrient production possessed by intestinal flora include data regarding the abundance, expression level, activity, and function of genes related to nutrient production. The format of the data is not particularly limited. For example, data output from software used for predictive metagenomic analysis such as PICRUSt2, data on the abundance and proportion of specific genes, "high", "low", "intermediate", "high activity", "low activity", etc. ” and other classification results that classify the abundance and function of genes based on the results of metagenomic analysis.
［提案されるフード］
本発明のフード提案システムにより提案されるフードは、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて提案されるものである。好ましくは、腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータから、不足することが予測される栄養素やもっと多く摂取することが推奨される栄養素を添加したり、多く含むフードである。例えば、腸内細菌叢のメタゲノム解析の結果、当該腸内細菌叢が、ビタミンＢ１２の産生能が低いことを示すようなデータが得られた場合、ビタミンＢ１２を添加したり、ビタミンＢ１２を多く含むフードが提案される。逆に、腸内細菌叢のメタゲノム解析の結果、特定の栄養素の産生能が高いというデータが得られた場合、栄養素全体のバランスをとるために、その栄養素以外の栄養素を添加したり、多く含むフードを提案することでもよい。なお、本発明にいうフードとは、ペットフードに限られず、サプリ、動物用飲料、家畜用の餌も含まれる。
[Suggested food]
The food proposed by the food suggestion system of the present invention is proposed based on data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora, obtained through metagenomic analysis of the intestinal flora of animals. be. Preferably, it is a food that has added or contains a large amount of nutrients predicted to be deficient or nutrients recommended to be ingested in larger amounts based on data regarding genes related to nutrient production possessed by intestinal flora. For example, if a metagenome analysis of the intestinal flora shows that the intestinal flora has a low ability to produce vitamin B12, then vitamin B12 may be added or a diet containing a large amount of vitamin B12 may be added. Food is suggested. On the other hand, if metagenomic analysis of the intestinal flora shows that the production capacity of a specific nutrient is high, nutrients other than that nutrient may be added or added in large amounts to balance the overall nutrient content. You can also suggest food. In addition, the food referred to in the present invention is not limited to pet food, but also includes supplements, animal drinks, and livestock feed.
提案されるフードは、対象となる動物を、種類、品種、年齢、性別、体重といった個体情報をもとにグループ分けを行い、各グループごとに予め設定された基本組成に加えて、上記のメタゲノム解析結果に基づいて特定の栄養素を添加或いは削減した組成とすることもできる。 The proposed food is created by dividing target animals into groups based on individual information such as type, breed, age, sex, and weight, and in addition to the basic composition set in advance for each group, the above-mentioned metagenome It is also possible to create a composition in which specific nutrients are added or reduced based on the analysis results.
［受付手段］
本発明のフード提案システムは、さらに、受付手段を備えていてもよい。受付手段は、腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータを受け付ける手段である。その他、対象となる動物の、種類、品種、年齢、性別、体重といった個体情報も受け付ける構成としてもよい。受付手段は、例えば、外部のスマートフォン、タブレット、パソコンなどの端末と接続され、当該端末からの情報の入力を受け付ける構成である。
[Reception means]
The food suggestion system of the present invention may further include reception means. The receiving means is a means for receiving data regarding genes related to nutrient production possessed by intestinal flora. In addition, a configuration may also be adopted in which individual information such as the type, breed, age, sex, and weight of the target animal is also accepted. The receiving means is configured to be connected to an external terminal such as a smartphone, tablet, or personal computer, and to receive information input from the terminal.
［出力］
本発明の提案手段による提案の出力の形式は特に限定されず、例えば、パソコンやスマートフォンなどの端末の画面上において、「ビタミンＢ１２を多くとるようにしてください」、「脂肪分の少ないフードをとるようにしてください」というようにフードの提案内容を含んだメッセージを出力する方法が挙げられる。また、腸内細菌叢のメタゲノム解析のデータから不足することが予測される栄養素を添加した、或いは多く含む具体的なフードの材料やレシピを提案することでもよい。材料を提案する場合の例としては、「卵を多く含む食事をあげてください。」、「鶏肉を多く含む食事をあげてください。」といったメッセージによる出力が挙げられる。具体的なレシピを提案する場合、予めデータベースに記憶されたレシピの中から、最適なものをピックアップして提案することでもよい。また、市販されているフードをデータベース等に記憶しておき、その中から最適な市販のフードの商品名を選択肢、提案するという構成であってもよい。
[output]
The format of the output of the suggestion by the suggestion means of the present invention is not particularly limited. For example, it may be displayed on the screen of a terminal such as a personal computer or smartphone, such as "Please eat a lot of vitamin B12" or "Eat foods low in fat." One method is to output a message that includes the food suggestion, such as "Please do so." It is also possible to propose specific food ingredients and recipes that contain or add nutrients predicted to be deficient based on metagenomic analysis data of intestinal flora. Examples of suggestions for ingredients include message outputs such as "Please give me a meal that contains a lot of eggs." and "Please give me a meal that contains a lot of chicken." When proposing a specific recipe, the most suitable one may be selected and proposed from among the recipes stored in the database in advance. Alternatively, commercially available foods may be stored in a database or the like, and the most suitable commercially available product name may be selected and suggested.
以下、本発明のフード提案システムの一実施態様について、図１を参照しながら説明する。
図１中、端末４０は、フード提案システムを利用したい者（ユーザ）が利用する端末であり、インターネット等によってサーバと接続されている。端末４０は、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォンやタブレット端末などが挙げられる。端末４０は、ＣＰＵなどの処理部、ハードディスク、ＲＯＭあるいはＲＡＭなどの記憶部、液晶パネルなどの表示部、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力部、ネットワークアダプタなどの通信部などを含んで構成される。
ユーザーは、端末４０から、サーバにアクセスし、対象となる動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータ（以下「腸内細菌叢機能データ」ともいう。）、及び、必要に応じて、顔画像（写真）、当該動物の種類、品種、年齢、体重、既往歴などの情報を入力、送信する。
ユーザーは、端末４０がサーバにアクセスすることによって、フードの提案結果を受信することができる。
Hereinafter, one embodiment of the food suggestion system of the present invention will be described with reference to FIG.
In FIG. 1, a terminal 40 is used by a person (user) who wants to use the food suggestion system, and is connected to a server via the Internet or the like. Examples of the terminal 40 include a personal computer, a smartphone, and a tablet terminal. The terminal 40 includes a processing unit such as a CPU, a storage unit such as a hard disk, ROM or RAM, a display unit such as a liquid crystal panel, an input unit such as a mouse, a keyboard, and a touch panel, a communication unit such as a network adapter, etc. .
The user accesses the server from the terminal 40 and obtains data (hereinafter referred to as "intestinal microbiota function (also referred to as "data"), and information such as a facial image (photo), type, breed, age, weight, medical history, etc. of the animal in question, as necessary.
The user can receive the food proposal results by accessing the server with the terminal 40.
また、ユーザーは、飼育している動物の腸内細菌叢を調べるための糞便サンプル採取キットの送付を受け、糞便サンプルを腸内細菌叢の測定を行う業者に送付する（図示しない）。当該業者は、当該動物の腸内細菌叢の測定を行い、腸内細菌叢機能データを取得する。そして、当該業者が、直接、自らの端末を経由してサーバの受付手段３１に当該動物の腸内細菌叢機能データを入力、送信してもよいし、当該業者が別途郵便やメール等で当該動物の腸内細菌叢機能データをユーザーに送付し、ユーザーが端末４０を通じて、受付手段３１に腸内細菌叢機能データを入力、送信してもよい。 In addition, the user receives a fecal sample collection kit for examining the intestinal flora of the animals they keep, and sends the fecal sample to a company that measures the intestinal flora (not shown). The vendor measures the intestinal flora of the animal and obtains intestinal flora function data. Then, the vendor may directly input and transmit the intestinal flora function data of the animal to the reception means 31 of the server via its own terminal, or the vendor may separately send the data by mail or email. The animal's intestinal flora function data may be sent to the user, and the user may input and transmit the intestinal flora function data to the receiving means 31 through the terminal 40.
本実施形態においては、サーバはコンピュータによって構成されるが、本発明にかかる機能を有する限りにおいて、どのような装置であってもよい。
記憶部１０は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭあるいはハードディスクなどから構成される。記憶部１０には、サーバの各部を動作させるための情報処理プログラムが記憶され、特に、提案手段１１のためのソフトウェアなどが記憶される。
In this embodiment, the server is configured by a computer, but it may be any device as long as it has the functions according to the present invention.
The storage unit 10 is composed of, for example, a ROM, a RAM, or a hard disk. The storage unit 10 stores information processing programs for operating each part of the server, and in particular, stores software for the proposal means 11 and the like.
提案手段１１は、上記のように、ユーザー又は腸内細菌叢の測定を行った業者が入力した対象となる動物の腸内細菌叢機能データを入力とし、当該動物に適したフードを判定し、出力するソフトウェアであり、処理演算部によって実行される。提案手段としては、学習済みモデルであってもよい。そのような学習済みモデルは、例えば、ＸＧＢｏｏｓｔ、ＣａｔＢｏｏｓｔ、ＬｉｇｈｔＧＢＭ、或いは、ディープニューラルネットワーク又は畳み込みニューラルネットワークを含んで構成される。提案手段１１は、腸内細菌叢機能データに加えて、ユーザーが入力した当該動物の種類、品種、腸内細菌叢のデータ取得時の年齢、体重、既往歴などを用いて最適なフードの判定を行う構成であってもよい。
本実施形態では、提案手段や受付手段がサーバに格納され、ユーザーの端末とインターネットやＬＡＮ等の接続手段で接続される態様を説明したが、本発明はこれに限定されず、提案手段、受付手段、インターフェース部が一つのサーバや装置内に格納される態様や、利用者が利用する端末を別途必要としない態様等であってもよい。
As described above, the proposing means 11 inputs the intestinal flora function data of the target animal input by the user or the vendor who measured the intestinal flora, and determines a food suitable for the animal, This is software that outputs data, and is executed by the processing calculation unit. The suggestion means may be a trained model. Such a trained model may include, for example, XGBoost, CatBoost, LightGBM, or a deep neural network or a convolutional neural network. Proposal means 11 determines the optimal food using the type and breed of the animal input by the user, age at the time of acquisition of the intestinal flora data, weight, past medical history, etc. in addition to the intestinal flora functional data. It may also be configured to perform the following.
In this embodiment, the proposal means and the reception means are stored in the server and are connected to the user's terminal via the Internet, LAN, etc., but the present invention is not limited to this. The means and interface unit may be stored in one server or device, or a user may not need a separate terminal.
処理演算部２０は、記憶部に記憶された提案手段１１を用いて、フード提案結果を算出する。 The processing calculation section 20 uses the suggestion means 11 stored in the storage section to calculate the food suggestion result.
インターフェース部（通信部）３０は、受付手段３１と出力手段３２を備え、ユーザーの端末から、動物の腸内細菌叢機能データやその他の情報を受け付け、ユーザーの端末に対して、フードの提案結果を出力、送信する。 The interface unit (communication unit) 30 includes a reception unit 31 and an output unit 32, receives animal intestinal flora function data and other information from a user's terminal, and sends food proposal results to the user's terminal. Output and send.
＜フード提案方法＞
本発明のフード提案方法は、動物に適したフードを提案するフード提案方法であって、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、前記動物に適したフードを提案する構成を備えることを特徴とするものである。前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータ、前記動物に適したフード、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析等については、上記フード提案システムにおける説明と同様である。
本発明のフード提案方法は、さらに、動物の糞便サンプルを用いて、前記動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析を行う工程を備えることが好ましい。例えば、動物の飼い主から、当該動物の糞便試料を受領し、その試料を用いて腸内細菌叢のメタゲノム解析を行い、メタゲノム解析の結果に基づいて、不足することが予測される栄養素を添加した、又は多く含むフードを提案する。
好ましくは、動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータをコンピュータに入力し、当該コンピュータが、当該データに基づいて、前記動物に適したフードを提案する構成を備える。
<Food proposal method>
The food proposal method of the present invention is a food proposal method that proposes food suitable for animals, and includes genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained by metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal. The present invention is characterized by comprising a structure that proposes a food suitable for the animal based on data regarding the animal. Data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora, food suitable for the animal, metagenomic analysis of the animal's intestinal flora, etc. are the same as those described in the food proposal system.
Preferably, the food proposal method of the present invention further includes a step of performing metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal using a fecal sample of the animal. For example, we received a fecal sample from the animal's owner, conducted metagenomic analysis of the intestinal flora using that sample, and added nutrients predicted to be deficient based on the results of the metagenomic analysis. , or suggest a food that contains a lot of it.
Preferably, data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora, obtained by metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal, is input into a computer, and the computer calculates the Equipped with a configuration that suggests a hood suitable for.
（犬の糞便試料からのDNA抽出)
以下のようにして、各犬から糞便試料を採取し、DNAを抽出した。
犬の飼育者が糞便の採取キットを用いて、犬の糞便試料を採取した。当該糞便試料を受領し、固定液（10%EtOH、1.07%NH4Cl、5mM EDTA、0.09%NaN3）に懸濁した。
次に、糞便懸濁液200 μLとLysis buffer（224μg/mLのProtenaseKを含む）810 μLをビーズチューブに添加し、ビーズ式ホモジナイザーにてビーズ破砕（6,000 rpm、破砕20秒、インターバル30秒、破砕20秒）を行った。その後、検体を70℃のヒートブロック上にて10分間静置することでProtenase Kによる処理を行い、続いて95℃のヒートブロック上にて5分間静置することでProtenase Kを不活化した。溶菌処理を行った検体はchemagic 360（PerkinElmer）を用い、chemagicキットstool用プロトコルにてDNAの自動抽出を行い、100 μLのDNA抽出液を得た。
(DNA extraction from dog fecal samples)
Fecal samples were collected from each dog and DNA was extracted as follows.
Dog fecal samples were collected by dog owners using a fecal collection kit. The fecal samples were received and suspended in fixative (10% EtOH, 1.07% NH4Cl, 5mM EDTA, 0.09% NaN3).
Next, add 200 μL of the fecal suspension and 810 μL of Lysis buffer (containing 224 μg/mL of Protenase K) to the bead tube, and use a bead homogenizer to crush the beads (6,000 rpm, crush for 20 seconds, crush for 30 seconds, 20 seconds). Thereafter, the specimen was left to stand on a heat block at 70°C for 10 minutes to perform treatment with Proteinase K, and subsequently, the sample was left to stand on a heat block at 95°C for 5 minutes to inactivate Proteinase K. DNA was automatically extracted from the lysed specimen using Chemagic 360 (PerkinElmer) according to the Chemagic kit stool protocol to obtain 100 μL of DNA extract.
（メタ16SrRNA遺伝子シーケンス解析）
メタ16Sシーケンス解析はillumina 16S Metagenomic Sequencing Library Preparation（バージョン15044223 B）を改変して行った。まず、16S rRNA遺伝子の可変領域V3-V4を含む460 bpの領域をユニバーサルプライマー（Illumina_16S_341FおよびIllumina_16S_805RPCR）を用いたPCRで増幅した。PCR反応液は10 μLのDNA抽出液、0.05 μLの各プライマー（100 μM）、12.5 μLの2x KAPA HiFi Hot-Start ReadyMix（F. Hoffmann-La Roche、Switzerland）、2.4 μLのPCR grade waterを混合して調製した。PCRには95℃ ３分間の熱変性後、95℃ 30秒、55℃ 30秒、72℃ 30秒のサイクルを30回繰り返し、最後に72℃ 5分の伸長反応を行った。増幅産物は磁気ビーズを用いて精製し、50 μLのBuffer EB（QIAGEN、Germany）で溶出した。精製後の増幅産物はNextera XT Index Kit v2（illumina、CA、US）を用いてPCRを行い、インデックスを付加した。PCR反応液は2.5 μLの増幅産物、2.5 μLの各プライマー、12.5 μLの2x KAPA HiFi Hot-Start ReadyMix、5 uLのPCR grade waterを混合して調製した。PCRには95℃ ３分間の熱変性後、95℃ 30秒、55℃ 30秒、72℃ 30秒のサイクルを12回繰り返し、最後に72℃ 5分の伸長反応を行った。インデックス付加を行った増幅産物は磁気ビーズを用いて精製し、80-105 μLのBuffer EBで溶出した。各増幅産物の濃度はNanoPhotometer（Implen、CA、US）で測定し、1.4 nMに調製した後、等量ずつ混合し、これをシーケンス用ライブラリーとした。シーケンス用ライブラリーのDNA濃度および増幅産物のサイズを電気泳動にて確認し、これをMiSeqにより解析した。解析にはMiSeq Reagent Kit V3を用い、2×300 bpのペアエンドシーケンスを行った。
上記で用いたユニバーサルプライマーの配列は以下のとおりである。このユニバーサルプライマーは市販されているものを購入することができる。
Illumina_16S_341F
5′-TCGTCGGCAGCGTCAGATGTGTATAAGAGACAGCCTACGGGNGGCWGCAG- 3’
llumina_16S_805R
5′-GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTATAAGAGACAGGACTACHVGGGTATCTAATCC- 3’
(Meta-16SrRNA gene sequence analysis)
Meta-16S sequence analysis was performed using a modified illumina 16S Metagenomic Sequencing Library Preparation (version 15044223 B). First, a 460 bp region containing variable regions V3-V4 of the 16S rRNA gene was amplified by PCR using universal primers (Illumina_16S_341F and Illumina_16S_805RPCR). The PCR reaction solution was a mixture of 10 μL of DNA extract, 0.05 μL of each primer (100 μM), 12.5 μL of 2x KAPA HiFi Hot-Start ReadyMix (F. Hoffmann-La Roche, Switzerland), and 2.4 μL of PCR grade water. It was prepared by For PCR, after heat denaturation at 95°C for 3 minutes, a cycle of 95°C for 30 seconds, 55°C for 30 seconds, and 72°C for 30 seconds was repeated 30 times, and finally an extension reaction was performed at 72°C for 5 minutes. The amplified products were purified using magnetic beads and eluted with 50 μL of Buffer EB (QIAGEN, Germany). The purified amplification product was subjected to PCR using Nextera XT Index Kit v2 (illumina, CA, US) and an index was added. A PCR reaction solution was prepared by mixing 2.5 μL of amplification product, 2.5 μL of each primer, 12.5 μL of 2x KAPA HiFi Hot-Start ReadyMix, and 5 μL of PCR grade water. For PCR, after heat denaturation at 95°C for 3 minutes, a cycle of 95°C for 30 seconds, 55°C for 30 seconds, and 72°C for 30 seconds was repeated 12 times, and finally an extension reaction was performed at 72°C for 5 minutes. The indexed amplification products were purified using magnetic beads and eluted with 80-105 μL of Buffer EB. The concentration of each amplification product was measured using a NanoPhotometer (Implen, CA, US), adjusted to 1.4 nM, and then mixed in equal amounts to form a library for sequencing. The DNA concentration of the sequencing library and the size of the amplified product were confirmed by electrophoresis, and this was analyzed by MiSeq. For analysis, 2×300 bp paired-end sequencing was performed using MiSeq Reagent Kit V3.
The sequences of the universal primers used above are as follows. This universal primer can be purchased commercially.
Illumina_16S_341F
5′-TCGTCGGCAGCGTCAGATGTGTATAAGAGACAGCCTACGGGNGGCWGCAG- 3'
llumina_16S_805R
5′-GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTATAAGAGACAGGACTACHVGGGTATCTAATCC- 3'
上記16SrRNA遺伝子シーケンス解析の結果をQIIME2という解析ソフトウェアにて解析し、低クオリティリードやキメラ配列の除去を行い、ASV（amplicon sequence variant）を得た。次に、PICRUSt2という解析ソフトウェアを用いて、ASVを基に、腸内細菌叢のビタミンＫ２の産生能に関する遺伝子機能を予測した。その結果を図２に示す。図２のグラフのうち、横軸がビタミンＫ２の生合成に関与する遺伝子名を代謝経路番号で示したものであり、縦軸が、各糞便試料を採取した犬の個体番号である。図２のグラフのうち、色が薄い（明るい）ほど、遺伝子数が多いことを示している。例えば、図２のグラフのうち、個体番号３５は、ビタミンＫ２の生合成に関与する遺伝子の数が少なく、ビタミンＫ２の産生能が低いことが予想された。したがって、この個体に対しては、ビタミンＫ２を多く含むフード（市販品や、ビタミンＫ２を多く含む材料を含むフードのレシピ）が提案される。
一方、個体番号４３は、ビタミンＫ２の生合成に関与する遺伝子の数が多く、ビタミンＫ２の産生能が高いことが予想された。したがって、この個体に対しては、ビタミンＫ２を多く含むフードは提案されず、別の組成のフードが提案される。
The results of the above 16SrRNA gene sequence analysis were analyzed using analysis software called QIIME2, and low quality reads and chimeric sequences were removed to obtain ASV (amplicon sequence variant). Next, using analysis software called PICRUSt2, we predicted the gene function related to the ability of intestinal flora to produce vitamin K2 based on ASV. The results are shown in FIG. In the graph of FIG. 2, the horizontal axis shows the names of genes involved in the biosynthesis of vitamin K2 using metabolic pathway numbers, and the vertical axis shows the individual numbers of the dogs from which each fecal sample was collected. In the graph of FIG. 2, the lighter (brighter) the color, the greater the number of genes. For example, in the graph of FIG. 2, individual number 35 had a small number of genes involved in the biosynthesis of vitamin K2, and was expected to have a low ability to produce vitamin K2. Therefore, a food containing a large amount of vitamin K2 (a commercially available product or a food recipe containing an ingredient containing a large amount of vitamin K2) is proposed for this individual.
On the other hand, individual number 43 had a large number of genes involved in the biosynthesis of vitamin K2, and was expected to have a high ability to produce vitamin K2. Therefore, for this individual, a food containing a large amount of vitamin K2 is not proposed, but a food with a different composition.
（猫の糞便試料からのDNA抽出・メタ16SrRNA遺伝子シーケンス解析）
犬の場合と同様に、各猫の糞便試料からDNAを抽出し、16SrRNA遺伝子シーケンス解析を行った。結果を図３に示す。犬と同様、猫の場合にも個体ごとに栄養素の産生能が異なるため、個体ごとに別のフードが提案される。
(DNA extraction and meta-16SrRNA gene sequence analysis from cat fecal samples)
As with dogs, DNA was extracted from each cat's fecal samples and subjected to 16S rRNA gene sequence analysis. The results are shown in Figure 3. As with dogs, each individual cat has a different ability to produce nutrients, so a different food is recommended for each individual cat.
（犬と猫の比較）
図４、５は、犬と猫のビタミンＫ２産生能とその分布の違いを示した図である。図４は割合（proportion）、図５はカウント数（count）である。犬よりも猫の方が、ビタミンＫ２産生能が低い傾向がわかる。ただし、犬と猫ではビタミンＫ２の必要量が違うため、このデータをもって「猫にはビタミンＫ２を補ったフードを給餌することが好ましい」という結論を導くものではない。むしろ、猫よりも犬の方が、分布が広く、個体ごとのビタミンＫ２産生能の違いが大きいため、ビタミンＫ２が豊富なフードを提案される確率が高い。
(Comparison of dogs and cats)
Figures 4 and 5 are diagrams showing the difference in vitamin K2 production ability and distribution between dogs and cats. FIG. 4 shows the proportion, and FIG. 5 shows the count. It can be seen that cats tend to have lower vitamin K2 production capacity than dogs. However, since dogs and cats require different amounts of vitamin K2, this data does not lead to the conclusion that it is preferable to feed cats with food supplemented with vitamin K2. In fact, dogs are more likely to be offered vitamin K2-rich food than cats because they have a wider distribution and the ability to produce vitamin K2 varies greatly between individuals.
Claims (15)
動物の腸内細菌叢のメタゲノム解析により得られた、前記腸内細菌叢が持つ栄養素産生に関連する遺伝子に関するデータに基づいて、前記動物に適したフードを提案するフード提案方法。 A food suggestion method for suggesting a food suitable for an animal,
A food proposal method that proposes a food suitable for an animal based on data regarding genes related to nutrient production possessed by the intestinal flora obtained by metagenomic analysis of the intestinal flora of the animal.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022068924A JP2023158887A (en) | 2022-04-19 | 2022-04-19 | Food proposition system and food proposition method |
| PCT/JP2023/015251 WO2023204162A1 (en) | 2022-04-19 | 2023-04-14 | Food proposal system and food proposal method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022068924A JP2023158887A (en) | 2022-04-19 | 2022-04-19 | Food proposition system and food proposition method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023158887A true JP2023158887A (en) | 2023-10-31 |
Family
ID=88419876
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022068924A Pending JP2023158887A (en) | 2022-04-19 | 2022-04-19 | Food proposition system and food proposition method |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2023158887A (en) |
| WO (1) | WO2023204162A1 (en) |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016154519A (en) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | サッポロホールディングス株式会社 | Data collection method |
| JP6824550B2 (en) * | 2018-06-29 | 2021-02-03 | 株式会社サイキンソー | Test method for intestinal bacteria |
| TWI772781B (en) * | 2019-04-16 | 2022-08-01 | 日商電通股份有限公司 | Pet food suggestion device and pet food suggestion method |
| JP7382049B2 (en) * | 2019-04-19 | 2023-11-16 | 株式会社新明和 | Device and program for selecting food for bacteria of the intestinal flora |
| JP2021086556A (en) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | 株式会社カネカ | Information processing device, information processing method, and computer program |
-
2022
- 2022-04-19 JP JP2022068924A patent/JP2023158887A/en active Pending
-
2023
- 2023-04-14 WO PCT/JP2023/015251 patent/WO2023204162A1/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2023204162A1 (en) | 2023-10-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Stanley et al. | Bacteria within the gastrointestinal tract microbiota correlated with improved growth and feed conversion: challenges presented for the identification of performance enhancing probiotic bacteria | |
| Mach et al. | Early‐life establishment of the swine gut microbiome and impact on host phenotypes | |
| US10837046B2 (en) | Universal method for extracting nucleic acid molecules from a diverse population of one or more types of microbes in a sample | |
| Bolnick et al. | Individual diet has sex-dependent effects on vertebrate gut microbiota | |
| Jami et al. | Potential role of the bovine rumen microbiome in modulating milk composition and feed efficiency | |
| JP6068941B2 (en) | Genome-based diet design | |
| Jami et al. | Composition and similarity of bovine rumen microbiota across individual animals | |
| San Juan et al. | Captivity reduces diversity and shifts composition of the Brown Kiwi microbiome | |
| Park et al. | Comprehensive analysis of gut microbiota of a healthy population and covariates affecting microbial variation in two large Japanese cohorts | |
| Motta et al. | Faecal microbiota shift during weaning transition in piglets and evaluation of AO blood types as shaping factor for the bacterial community profile | |
| Pollock et al. | Analysis of temporal fecal microbiota dynamics in weaner pigs with and without exposure to enterotoxigenic Escherichia coli | |
| Luise et al. | The fecal microbiota of piglets during weaning transition and its association with piglet growth across various farm environments | |
| JP2022135180A (en) | Disease predication system, premium calculation system and disease prediction method | |
| Schei et al. | Early gut fungal and bacterial microbiota and childhood growth | |
| Lührmann et al. | Characterization of the fecal microbiota of sows and their offspring from German commercial pig farms | |
| Martínez-López et al. | Effect of sequentially fed high protein, hydrolyzed protein, and high fiber diets on the fecal microbiota of healthy dogs: a cross-over study | |
| Maltecca et al. | Microbial composition differs between production systems and is associated with growth performance and carcass quality in pigs | |
| Macedo et al. | Weight-loss in obese dogs promotes important shifts in fecal microbiota profile to the extent of resembling microbiota of lean dogs | |
| Jiao et al. | Effect of high‐fat diet and growth stage on the diversity and composition of intestinal microbiota in healthy bovine livestock | |
| WO2023204162A1 (en) | Food proposal system and food proposal method | |
| López-García et al. | Influence of genetic background and dietary oleic acid on gut microbiota composition in Duroc and Iberian pigs | |
| Kim et al. | Development of a phylogenetic microarray for comprehensive analysis of ruminal bacterial communities | |
| WO2023276476A1 (en) | Disease incidence prediction system, insurance premium calculation system, method for predicting disease incidence, and method for calculating insurance premium | |
| Olson et al. | Application of microbial analyses to feeds and potential implications for poultry nutrition | |
| Cui et al. | Effect of ZFN-edited myostatin loss-of-function mutation on gut microbiota in Meishan pigs |