Generierung interaktiver 3D-räumlicher Visualisierungen der mikrobiellen Häufigkeit im Geflügelstreu mit RStudio

Summary

Hier präsentieren wir ein Protokoll zur Erstellung einer interaktiven dreidimensionalen Visualisierung der Mikrobenzahlen und des pH-Werts in einem Geflügelstall unter Verwendung gitterbasierter Stichprobendaten.

Abstract

Traditionelle Bewertungen der Mikrobiologie und physikalisch-chemischen Zusammensetzung von Geflügelstreu basieren oft auf statischen Tabellen oder zweidimensionalen Visualisierungen, die die räumliche Heterogenität innerhalb der Gehegenumgebung möglicherweise nicht erfassen. Dieses Protokoll beschreibt interaktive dreidimensionale (3D) Visualisierungen, die mikrobielle Aufzählungsdaten und Umweltparameter in einem Geflügelstall integrieren. Ein gitterbasiertes Layout wurde verwendet, um die Stiftstichproben zu approximieren, und zunächst wurden simulierte Datensätze generiert, um den Arbeitsablauf zu demonstrieren. Der experimentelle Datensatz wurde verwendet, um räumliche Gradienten relativ zu Umweltmerkmalen zu bewerten, einschließlich Wasserleitung, Zuführstellen und Gehegeneingang. Die Daten wurden in RStudio mit Plotly verarbeitet, um interaktive 3D-Diagramme zu erzeugen. Die aeroben bakteriellen Belastungen lagen zwischen 5,9 und 8,6 log₁₀ CFU/g, mit deutlich höherer Häufigkeit nahe der Wasserlinie (P = 0,023) und geringeren Zahlen bei zunehmender Entfernung zum Merkmal. Die resultierenden Oberflächendiagramme hoben visuell die Gruppierung mikrobieller Populationen um feuchtigkeitsreiche Gebiete hervor und demonstrierten den Nutzen des Rahmens zur Interpretation räumlicher Muster mikrobieller Gemeinschaften in Geflügelstreu. Obwohl weitere Untersuchungen unter kommerziellen Geflügelbedingungen erforderlich sind, bietet das aktuelle Protokoll eine reproduzierbare Methode zur Visualisierung und Analyse räumlicher Heterogenität in Geflügelstreu-Datensätzen.

Introduction

Die Geflügelindustrie umfasst Leg- und Masthähnchenproduktionssysteme, von denen jedes durch die Ansammlung von Einstreumaterial, Exkrementen, Futterpartikeln, Federn, zerbrochenen Eierschalen und Feuchtigkeit über die Zeit^erhebliche Mengen an Geflügelstreu erzeugt ^1,2,3. Dieses Streu kann verschiedene mikrobielle Populationen unterstützen, die von Vögeln, Insekten, Nagetieren und Aerosolen^stammen. Einige der Mikroorganismen können Krankheitserreger wie Salmonellen enthalten, die bei Vögeln Krankheiten verursachen und ein öffentliches^{Gesundheitsproblem} darstellen. Da Geflügelstreu an Land als Dünger ^4,5 aufgetragen werden kann, hat das Verständnis der mikrobiellen Verteilung Auswirkungen auf Umweltüberwachung, Herdengesundheit und Lebensmittelsicherheit.

Repräsentative Geflügelstreuproben sind daher wichtig für die Charakterisierung mikrobieller Gemeinschaften und die Erkennung potenzieller Krankheitserreger. Methoden zur Probenahme von Geflügelstreu werden seit mehreren Jahrzehnten erforscht, darunter Ziehabstriche, Sammlung von Kotkot, direkte Streusammlung, Einwegschuhbezüge oder Stiefelsocken ^6,7. Der Ort der Probenentnahme bestimmt jedoch stark, wie gut die Daten die Gesamtbedingungen des Geflügelstreus abbilden. Da Vögel sich im ganzen Haus bewegen und Umweltmerkmale wie Wasserspender, Futterspender, Ventilatoren sowie Kühl- oder Heizpads lokale Umgebungen schaffen, sind die mikrobiellen Populationen von Geflügelstreu und die Nährstofffaktoren nicht gleichmäßig^verteilt. Daher ist die Berücksichtigung der Heterogenität bei der Interpretation von Mülldaten entscheidend für ein effektives Management und die Erhaltung der Herdengesundheit.

Räumliche Kartierungsansätze wurden in der Agronomie und Bodenkunde weit verbreitet eingesetzt, um mikrobielle und physikochemische Heterogenität sowie lokale Hotspots zu visualisieren^11,12. Wenn jedoch Geflügelstreudaten in mehreren Regionen innerhalb eines Geheges gesammelt werden, können räumliche Trends aus den Zahlenwerten ^8,9 schwer zu interpretieren sein. Die dreidimensionale (3D) Visualisierung bietet einen praktischen Ansatz zur Integration mikrobieller und physikochemischer Messungen mit räumlichen Koordinaten, um interaktive Oberflächenmodelle zu generieren^13,14. Im Vergleich zu statischen 2D-Modellen erlauben 3D-Modelle Rotation, Her- und Herauszoomen sowie eine tiefenbasierte Visualisierung von Gradienten über das Stichprobenraster, was die Interpretation räumlicher Muster innerhalb der Geflügelstallumgebung verbessern kann.

Das aktuelle Protokoll beschreibt einen strukturierten und reproduzierbaren Ansatz zur Erstellung interaktiver 3D-Visualisierungen von mikrobiellen und physikalisch-chemischen Daten aus Geflügelstreu, die mithilfe eines gitterbasierten Layouts gesammelt und in RStudio analysiert werden. Simulierte mikrobielle und physikochemische Daten werden zunächst verwendet, um den Visualisierungsablauf zu demonstrieren, gefolgt von der Anwendung des Ansatzes auf experimentelle Mikrobienzählungen von Geflügelstreu. Ziel dieses Protokolls ist es, einen reproduzierbaren Rahmen zur Visualisierung räumlicher Heterogenität in Geflügellitter-Datensätzen bereitzustellen und die Interpretation mikrobieller Verteilungsmuster in Bezug auf Geflügelstallmerkmale zu unterstützen.

Protocol

Dieses Protokoll verwendet einen simulierten Datensatz für mikrobielle und pH-Werte, um jeden Schritt des Visualisierungsprozesses zu demonstrieren, gefolgt von der Anwendung auf experimentelle Geflügelstreu-Mikrobienzählungen, um den Einsatz mit experimentellen Daten zu veranschaulichen und die statistische Interpretation entfernungsbedingter mikrobieller Assoziationen zu unterstützen. Es wurden keine Verfahren mit lebenden Tieren durchgeführt. Streuproben wurden aus einem Geflügelstall ohne direkten Kontakt mit den Tieren entnommen. Eine institutionelle Genehmigung für die Tierpflege war daher nicht erforderlich.

1. Sammeln Sie Geflügelstreuproben und generieren Sie Daten zur mikrobiellen Häufigkeit

1. Richten Sie ein gitterbasiertes Stichprobenlayout über das Masthähnchen hinweg mit gleichmäßigem Abstand über das Gehege her.
   HINWEIS: Bei kleineren Stiften kann dies mit einem String-Grid-System erfolgen, während größere Stifte Flaggenmarker verwenden, um jeden Stichprobenort zu markieren. Das Raster beginnt typischerweise in der unteren linken Ecke des Stifts, die als Ausgangspunkt gilt. Jeder Stichprobenort wird anhand seiner Gitterposition erfasst.
2. Zeichnen Sie die X- und Y-Koordinaten jedes Probenahmeorts sowie Umweltpunkte wie Zuleitungen, Wasserleitung, Heizlampe und Eingang innerhalb desselben Gitters auf, entweder mit einem einzelnen Ort oder einer Linie, die ihre Position angibt.
   HINWEIS: Die X-Richtung verläuft entlang der Länge des Stifts, die Y-Richtung quer über die Breite.
3. Fügen Sie eine "Pen"-Spalte in den Datensatz ein, um den Pen- oder Behandlungsgruppe für jeden Stichprobenort zu identifizieren (z. B. "P1", "P2").
   HINWEIS: Die Gruppierung nach Stift stellt sicher, dass räumliche Analysen in der richtigen Wohnumgebung durchgeführt werden. Für diese Demonstration wurde ein strukturiertes Raster von 6 × 10 über den Stift-Fußabdruck definiert, was 60 Stichprobenstellen (n = 60) aus einem Stift ergab. Das 6 × 10 Raster wurde gewählt, um eine einheitliche räumliche Abdeckung über das Gehege zu gewährleisten, mit einer symmetrischen, gleichmäßig verteilten Anordnung. Ein Beispiel für das Gitterlayout ist in Abbildung 1 dargestellt.
4. An jedem Probenahmeort werden drei Streuproben für mikrobielle oder physikalisch-chemische Analysen gesammelt. Für mikrobielle Tests werden 10 g Streu pro Replikat gewiegen und in 90 ml steriles, gepuffertes Peptonwasser gegeben, um die erste Verdünnung (10⁻¹) herzustellen. Die Probe gründlich mischen, um die Suspension zu homogenisieren.
5. Bereiten Sie 10-fache serielle Verdünnungen der gemischten Streuprobe vor und verteilen Sie 0,1 ml jeder Verdünnung auf Agarplatten.
   HINWEIS: Je nach gemessener Bakteriengruppe können unterschiedliche Medien verwendet werden. Zum Beispiel können aerobe Bakterien auf tryptischen Sojaagar (TSA), Milchsäurebakterien auf MRS-Agar und Enterobacteriaceae auf MacConkey-Agar aufgetragen werden.
6. Inkubieren Sie die Platten bei 37 °C für 24 Stunden und zählen Sie dann die sichtbaren Kolonien. Berechnen Sie die mikrobielle Häufigkeit als koloniebildende Einheiten pro Gramm Litter (CFU/g) mit:
   CFU/g = (Kolonien gezählt × Verdünnungsfaktor) ÷ verplattentes Volumen
7. Berichte den Durchschnittswert über Replikate hinweg.
   HINWEIS: Die Nachweisgrenze wird durch das verplattente Volumen (0,1 mL) bestimmt, was etwa 10 CFU/mL in der beschichteten Suspension oder 100 CFU/g Streu in der ursprünglichen Probe entspricht.
8. Erfassen Sie die Ergebnisse der mikrobiellen Aufzählung in einer numerischen Tabelle für die anschließende statistische Analyse und Visualisierung.
9. Erstellen Sie eine CSV-Datei mit folgenden Spalten: Beispiel-ID, X (räumliche Koordinate), Y (räumliche Koordinate), Xnum (numerische Sortierreihenfolge für X, optional) und mikrobielle Zählungen oder physikalisch-chemische Parameter wie pH-Wert. Ein Beispiel für das simulierte Tabellenblatt ist in Abbildung 2 dargestellt.
10. Erzeugen Sie simulierte mikrobielle Häufigkeitswerte mit normalverteilten Zufallswerten. Definieren Sie den Mittelwert, die Standardabweichung und den Bereich anhand empirischer Messungen. Wenden Sie einen festen zufälligen Seed an, um die Reproduzierbarkeit sicherzustellen. Fügen Sie räumliche Verläufe über das Gitter hin und fügen Sie kleine zufällige Variationen hinzu, um einheitliche Muster zu vermeiden.
    HINWEIS: Die für die Datengenerierung verwendeten Simulationsparameter, einschließlich Verteilungstyp, Bereich und räumlicher Struktur, sind in Tabelle 1 zusammengefasst.

2. Einrichtung der Computerumgebung

1. Installieren und laden Sie die notwendigen statistischen Rechenpakete.
   install.packages(c("plotly"))
   Bibliothek (Handlung)
2. Importiere den CSV-Datensatz in die Computerumgebung und richte ein Arbeitsverzeichnis ein.
   setwd("Pfad/zu/Dein/Ordner")
   Datensatz <- read.csv("path_to_your_file.csv")
   HINWEIS: Der Eingabedatensatz sollte im Tabellenkalkulationsformat (CSV-Datei) organisiert sein, wobei jede Zeile einen einzelnen Stichprobenstandort darstellt. Die erforderliche Eingabedatenstruktur und Variablendefinitionen sind in Tabelle 2 zusammengefasst.

3. Daten vorbereiten und formatieren

1. Überprüfen Sie die CSV-Datei auf fehlende oder inkonsistente Datenwerte.
   Zusammenfassung(Datensatz)
   any(is.na(dataset))
2. Bereinigen Sie den Datensatz bei Bedarf, indem Sie 'NA'-Werte entfernen.
   Dataset <- na.omit(dataset)
3. Um die Visualisierung der Graphen zu normalisieren und zu verbessern, werden Log-Transform-Mikrobielle Zählungen durchgeführt.
4. Standardisieren Sie Variablennamen mit konsistenter, unterstrichbasierter Notation (z. B. log10_CFU_A und log10_CFU_B), um die Lesbarkeit und Reproduzierbarkeit zu verbessern.
5. Wenden Sie die log10-Transformation auf mikrobielle Zähldaten an, um die Varianz zu stabilisieren und sich an die Standard-CFU-Berichtspraktiken anzupassen.
   dataset$Log10_CFU_A <- log10(dataset$OrganismA_counts + 1)
   dataset$Log10_CFU_B <- log10(dataset$OrganismB_counts + 1)
6. Stellen Sie sicher, dass die X- und Y-Koordinatenwerte numerisch sind. Wenn die Daten alphabetisch geordnet sind, konvertiere sie in numerische Werte, um genau mit den Stichprobenpositionen im Gitter übereinzustimmen.
   HINWEIS: Der endgültige Datensatz sollte alle eindeutigen Identifikatoren im Stiftkoordinatensystem, numerische räumliche Koordinaten und log-transformierte mikrobielle Zählungen enthalten.

4. Generiere interaktive 3D-Visualisierungen

1. Vor dem Aufbau der räumlichen Matrix überprüfen Sie die Datensatzstruktur, um sicherzustellen, dass das Gitter korrekt generiert werden kann. Anschließend bereiten Sie räumliche Datenmatrizen vor, indem Sie mehrere Teile, wie räumliche Koordinaten und log-transformierte Bakterienzählungen, kombinieren, um das Rasterlayout des Stifts anzupassen.
   HINWEIS: Der Code gruppiert die Beobachtungen nach Pen, X und Y, berechnet den Mittelwert Log10_CFU_A an jedem Gitterpunkt und formt die Werte dann basierend auf den eindeutigen X- und Y-Koordinaten im Datensatz in eine Matrix um.
   org1_means <- aggregate(Log10_CFU_A ~ Pen + Y + X,
   Data = Datensatz,
   SPASS = gemein,
   na.rm = WAHR)
   org1_P1 <- subset(org1_means, Pen == "P1")
2. Ordne die Punkte so, dass die Matrix korrekt abgebildet wird
   x_vals <- sort(unique(org1_P1$X))
   y_vals <- sort(unique(org1_P1$Y))
   ncol_grid <- Länge(x_vals)
   nrow_grid <- Länge(y_vals)
   org1_mat_P1 <- matrix(org1_P1$Log10_CFU_A,
   nrow = nrow_grid,
   ncol = ncol_grid,
   byrow = FALSCH)
3. Stellen Sie sicher, dass keine fehlenden Werte für einen glatt aussehenden Graphen vorhanden sind.
   for(i in 1:ncol(org1_mat_P1)) {
   org1_mat_P1[is.na(org1_mat_P1[,i]), i] <- mean(org1_mat_P1[,i], na.rm=TRUE)
   }
4. Visualisieren Sie die mikrobiellen Zählungen räumlich als 3D.
   HINWEIS: Für dieses Diagramm spiegelte die Gittergröße das räumliche Layout des Datensatzes wider
   figA <- plot_ly(
   x = x_vals,
   y = y_vals,
   z = org1_mat_P1,
   Typ = "Fläche", Farbskala = Liste (
   c(0, "dunkelblau"),
   c(1, "grün")
   )
   )
5. Fügen Sie Umweltmerkmale hinzu, wie eine Wasserleitung, um die Entfernung der Mikrobienzahlen oder anderer Wurfparameter zu diesem Punkt zu visualisieren, sodass die Nutzer räumliche Muster erkennen können.
   FigA < - FigA %>%
   add_trace(
   x = c(1, 5),
   y = c(6, 6),
   z = c(8,5, 8,5),
   Typ = "scatter3d",
   Modus = "Linien",
   Linie = Liste (Farbe = "#1f77b4", Breite = 8),
   Name = "Wasserleitung"
   ) %>%
   add_text(
   x = 3, y = 6, z = 8,6,
   text = "Wasserleitung",
   textfont = list(size = 14, color = "darkblue"),
   showlegend = FALSCH
   ) %>%
   Layout(
   Titel = "Simulierter Organismus A",
   scene = liste(
   xaxis = Liste (Titel = "X-Koordinate", tickvals = x_vals),
   yaxis = liste (titel = "Y-Koordinate", tickvals = y_vals),
   zaxis = Liste (Titel = "log10 CFU")
   )
   )
   figA
6. Siehe Supplementary File 1 für Code, der verwendet wird, um pH-Werte im Geflügelstall zu visualisieren.

5. Anwendung des 3D-Modells auf experimentelle Mikrobienzählungen von Geflügelstreu

1. Sammeln Sie Geflügelstreuproben aus einem definierten Rasterlayout im Gehege und notieren Sie die Probenorte mit räumlichen Koordinaten.
   HINWEIS: In dieser Studie wurden Proben aus einem Geflügelstall der University of Wisconsin, Madison, WI, unter Verwendung eines definierten Rasters entnommen. Die Proben wurden mit einem Raster von 5 × 7 m entnommen.
2. Wägen Sie eine definierte Menge Streu von jedem Probenahmeort ab und suspendieren Sie sie in phosphatgepuffertem Kochsalzlösungsmittel (PBS) oder einem gleichwertigen Verdünner, um eine erste Verdünnung herzustellen.
   HINWEIS: In dieser Studie wurde pro Standort 1 g Streu mit Whirl-Pak-Beuteln gesammelt und 1:10 in phosphatgepufferter Kochsalzlösung (PBS) verdünnt.
3. Durchführung der mikrobiellen Erhebung durch Anplatten der Streuproben auf geeignete Wachstumsmedien und das Inkubieren unter geeigneten Bedingungen.
   HINWEIS: In dieser Studie wurden die Proben doppelt anplattiert und mit einer Dot-Platting-Methode auf tryptischem Sojaagar (TSA) angelegt und bei 37 °C für 24 Stunden inkubiert. Die für die mikrobielle Aufzählung benötigten Materialien sind in der Materialtabelle aufgeführt.
4. Quantifizieren Sie die mikrobielle Häufigkeit als koloniebildende Einheiten (CFU) und wenden Sie die log₁₀-Transformation auf die Daten zur Analyse an.
5. Integrieren Sie die verarbeiteten mikrobiellen Daten in den Rechenworkflow und formatieren Sie sie entsprechend der erforderlichen Eingabestruktur.
6. Erstellen Sie eine 3D-räumliche Visualisierung mit den oben beschriebenen Methoden, um die mikrobielle Häufigkeit im gesamten Stift darzustellen.
   HINWEIS: In dieser Studie wurde die Visualisierung erstellt, um die aerobe bakterielle Häufigkeit über den beprobten Stift herum darzustellen.

6. Statistische Analyse

1. Führen Sie grundlegende statistische Analysen durch, um räumliche Muster der mikrobiellen Häufigkeit und Umweltvariablen zusammenzufassen.
2. Führen statistische Analysen ausschließlich auf dem experimentellen Geflügelstreu-Datensatz durch. Verwenden Sie die simulierten Datensätze ausschließlich für Visualisierungsdemonstrationen und beziehen Sie sie nicht in statistische Tests ein.
3. Berechnen Sie Mittelwerte für jeden Gitterstandort, wenn Replikationsmessungen verfügbar waren.
4. Verwenden Sie lineare Regressionsanalyse, um Zusammenhänge zwischen mikrobieller Häufigkeit und der Entfernung zu Umweltwahrzeichen zu bewerten.
5. Berechnen Sie die Entfernungen zu Umweltwahrzeichen anhand ihrer bekannten Gitterpositionen innerhalb des Geheges. Behandle Entfernungen als stetige Variablen.
6. Nutzen Sie die Ergebnisse, um räumliche Trends zu untersuchen und die Visualisierungsinterpretation zu unterstützen, anstatt kausale biologische Beziehungen herzustellen.

Results

Simulierte mikrobielle und physikalisch-chemische Daten zur Veranschaulichung des 3D-Modells
Die aktuelle Studie liefert Code, um die Häufigkeit mikrobieller Organismen (Organismus A und Organismus B) sowie den pH-Wert von Streu in einem Geflügelstall auf Basis simulierter Daten zu visualisieren. Die resultierenden 3D-Diagramme visualisierten mikrobielle Zählungen (Abbildung 3A, B) und pH (Abbildung 3C; für das interaktive Erlebnis siehe Supplementary File 3) basierend auf dem gitterbasierten Modell. Die simulierten pH-Werte zeigten räumliche Variationen über den Stall hinweg, mit allmählichen Veränderungen entlang des Gitters, die den auferlegten räumlichen Gradienten entsprachen. Der vollständige Code, frei von Textunterbrechungen, ist in Supplementary File 1 verfügbar.

Anwendung des 3D-Modells auf experimentelle Mikrobienzählungen von Geflügelstreu
Um zu demonstrieren, wie das Modell mit tatsächlichen ökologischen Daten funktioniert, wurden aerobe Bakterienzählungen aus Geflügelstreu kartiert und statistisch analysiert, um den Einfluss der Entfernung zu Umweltpunkten wie Futterstellen und Wasserleitungen auf die Bakterienhäufigkeit mit einem linearen Regressionsmodell (LRM) zu bewerten. Der für die Analyse verwendete experimentelle Datensatz ist in Supplementary File 2 bereitgestellt. Die 3D-Visualisierung zeigte deutliche Unterschiede in den aeroben Zählungen im Gehege und zeigte, dass der Ansatz reale mikrobielle Verteilungen innerhalb von Geflügelhaltungsumgebungen effektiv darstellen kann (Abbildung 4; für interaktives Erlebnis siehe Supplementary File 3). Diese Visualisierungen zeigten eine heterogene räumliche Verteilung mit lokalisierten Gebieten mit höherer bakterieller Häufigkeit in der Nähe bestimmter Umweltmerkmale. Im gesamten Geflügelstall lagen die aeroben Zählungen zwischen 5,9 und 8,6 log₁₀ CFU/g, wobei die höchsten Konzentrationen nahe der Wasserlinie und niedrigere Zählungen rund um zentrale Futterstellen und distal zur Wasserlinie beobachtet wurden. Die mittlere aerobe Häufigkeit nahm von 8,0 log₁₀ CFU/g nahe der Wasserlinie auf 7,4 log₁₀ CFU/g auf der weitesten aufgezeichneten Entfernung ab. Mikrobielle Zählungen stellen die Mittelwerte der Replikationsmessungen an jedem Stichprobenort dar. Außerdem war die Entfernung zur Wasserlinie ein signifikanter Prädiktor für die aerobe Bakterienbelastung (LRM, P < 0,05), während die Entfernungen zu den Futterspendern und dem Eingang dies nicht waren (LRM, P > 0,05). Diese quantitativen Ergebnisse bestätigen den visuellen Trend, der in den 3D-Oberflächendiagrammen beobachtet wurde, und zeigen einen deutlichen Rückgang der mikrobiellen Häufigkeit mit zunehmender Entfernung zu Feuchtigkeitsquellen. Letztlich zeigen diese Ergebnisse, dass das 3D-gitterbasierte Framework einen praktischen Ansatz zur Visualisierung und Analyse räumlicher Heterogenität in Geflügelstreu-Datensätzen bietet. Mit sowohl simulierten als auch experimentellen Daten erfasste dieses Modell lokalisierte mikrobielle Verteilungsmuster und ermöglichte eine statistische Interpretation der Assoziation zwischen bakterieller Häufigkeit und Umweltmerkmalen im Gehege.

Abbildung 1: Rasteranordnung des Geflügelstalls zur Probenentnahme. Schaltplanische Darstellung des gitterbasierten Stichprobenrahmens, der zur Definition räumlicher Koordinaten und Stichprobenorte im Geflügelstall verwendet wird. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 2: Beispiel-Layout simulierter Daten im Tabellenkalkulationsformat. Repräsentative Tabellenkalkulationsstruktur, die Probenidentifizatoren, räumliche Koordinaten (X und Y) sowie mikrobielle oder physikochemische Variablen für die Analyse zeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 3: Simulierte räumliche Verteilungen von mikrobiellen Zählungen und pH-Wert im Geflügelstall. (A) Simulierte Organismus A-Zählungen, (B) simulierte Organismus B-Zählungen und (C) simulierte pH-Werte, die mit einem gitterbasierten 3D-Raummodell visualisiert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Abbildung 4: Räumliche Verteilung der aeroben Bakterienzahlen im Geflügelstall. Ein 3D-Oberflächendiagramm zeigt Variationen der aeroben Bakterienzahlen (log CFU/g) über Entfernungen (X–Y-Koordinaten). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Parameter	Wert
Verbreitung	Normal
Mean (μ)	8.26
SD (σ)	0.77
Verbreitung	7.10–9.37
Räumliches Muster	Linearer Gradient (Y-Richtung)
Lärm	Normal (μ=0, kleine Varianz)
Zufälliger Seed	10

Tabelle 1: Parameter, die für die Erzeugung des simulierten mikrobiellen Datensatzes verwendet werden. Zusammenfassung der Verteilungsparameter, einschließlich Mittelwert, Standardabweichung, Wertbereich und räumlicher Gradienteneinstellungen, die zur Erzeugung simulierter mikrobieller Daten verwendet werden.

Spaltenname	Beschreibung	Datentyp	Erforderlich
Stift	Identifikator für Stift oder Behandlungsgruppe	Text	Ja
X	X-Koordinatenposition auf dem Gitter	Numerisch	Ja
Y	Y-Koordinatenposition auf dem Gitter	Numerisch	Ja
Log10_CFU_A	Log-transformierte mikrobielle Zähmung (Organismus A)	Numerisch	Ja
Log10_CFU_B	Log-transformierte mikrobielle Zählung (Organismus B)	Numerisch	Optional
pH	Gemessener pH-Wert	Numerisch	Optional
Wahrzeichendistanz	Entfernung zu Umweltmerkmalen (z. B. Wasserleitung)	Numerisch	Optional

Tabelle 2: Erforderliche Eingabedatensatzstruktur für die räumliche Analyse. Liste der erforderlichen Variablen, einschließlich Stichprobenkennzeichen, räumlicher Koordinaten und mikrobieller oder physikalchemischer Messungen sowie entsprechender Datenformate.

Ergänzende Datei 1: Code zur Erstellung simulierter mikrobieller und pH-räumlicher Visualisierungen.Das R-Skript wird verwendet, um simulierte Datensätze zu verarbeiten und 3D-Oberflächendiagramme für Organismus A, Organismus B und pH im Geflügelstall zu erzeugen. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Ergänzende Akte 2: Experimenteller mikrobieller Datensatz für Geflügelstreu. Tabelle mit aeroben Bakterienzählungen und zugehörigen räumlichen Koordinaten, die für 3D-Visualisierung und statistische Analyse verwendet werden. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Ergänzende Datei 3: Interaktive 3D-Visualisierungs-Zugriffslinks und QR-Codes. QR-Codes und entsprechende Weblinks zum Zugriff auf interaktive 3D-Diagramme simulierter und experimenteller DatensätzeBitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Discussion

Die in dieser Studie präsentierten simulationsbasierten Diagramme wurden entwickelt, um das Potenzial von 3D-räumlicher Kartierung zur Verbesserung der Visualisierung mikrobieller und physikochemischer Verteilungen innerhalb von Geflügelstreuumgebungen zu demonstrieren (Supplementary File 3). Darüber hinaus kombinierten wir diesen Ansatz mit mikrobiellen Aufzählungsdaten sowie Umwelt- und räumlichen Markierungen im Gehäuse, um lokale Verbreitungsmuster zu bewerten und entfernungsabhängige Beziehungen zu identifizieren (Supplementary File 3).

Ein entscheidender Schritt im aktuellen Protokoll ist die genaue Einrichtung des grid-basierten Sampling-Frameworks. Da die 3D-Oberfläche von zuverlässigen räumlichen Koordinaten abhängt, sind die korrekte Bezeichnung der Ursprungspunkte, gleichmäßiger Abstand und präzise Aufzeichnung der X- und Y-Positionen unerlässlich. Der arbeitsintensivste Teil der Methode ist die Planung des Rasters und die Bestätigung, dass jede Probe mit ihrer zugewiesenen Koordinate und Umweltmarkierung übereinstimmt, wie Zuleitungen, Wasserleitungen, Einstiegsstellen oder Heizzonen. Kleine Positionsfehler in diesem Stadium können spätere Analysen beeinflussen. In größeren oder kommerziellen Umgebungen können laserbasierte Messwerkzeuge oder ähnliche Positionierungshilfen den Arbeitsaufwand reduzieren und die Reproduzierbarkeit verbessern. Eine sorgfältige Annotation von Stiftmarkierungen ist ebenfalls wichtig, da diese Merkmale ökologischen Kontext bieten, um mikrobielle Gradienten in Wurfumgebungen zu verstehen, die durch Vogelaktivität, Feuchtigkeit und Nährstoffverteilung entstehen².

Das aktuelle Protokoll ist für breitere landwirtschaftliche Anwendungen anpassbar. Zusätzlich zu mikrobiellen Zahlen und pH-Werten kann es auch auf andere mit Litter oder Boden verbundene Variablen angewendet werden, darunter Feuchtigkeit, Temperatur, Nährstoffverteilung, ammoniakbezogene Messungen oder sequenzierungsbasierte mikrobielle Gemeinschaftsmerkmale. Praktische Modifikationen umfassen das Gruppieren der Daten nach Stift, die dynamische Generierung von Matrizen aus aufgezeichneten Datensätzen und das Screenen auf fehlende Werte vor der Plottierung. Häufige Problemlösungsschritte sind die Umwandlung von Koordinatenbezeichnungen in numerische Werte, das Mittelnähen von Replikationswerten an gemeinsamen Punkten, das Überprüfen auf doppelte oder fehlende Koordinaten sowie die Bestätigung, dass die Matrixstruktur dem ursprünglichen Stiftlayout entspricht. Das Rahmenwerk kann auch erweitert werden, um multivariate Analysen und Wurftiefe einzubeziehen, was die Bewertung sowohl der horizontalen als auch der vertikalen Heterogenität ermöglicht.

Mehrere Einschränkungen sollten ebenfalls anerkannt werden. Die Methode verbessert die Stichprobenauflösung oder die biologische Repräsentation nicht wesentlich; stattdessen verbessert es die räumliche Organisation und Interpretation der Daten nach der Erhebung. Daher hängt die Qualität des Endmodells weiterhin vom Stichprobendesign und der Konsistenz der Feldausführung ab. Der Gitterbau kann körperlich anstrengend und zeitaufwendig sein. Außerdem erfordert eine erfolgreiche Implementierung Computerzugriff und grundlegende Datenverarbeitungsfähigkeiten. Fehler bei Benennungsmustern, Koordinateneingabe oder fehlende Gitterzellen können die Matrixgenerierung stören oder irreführende Visualisierungen hervorrufen. Insgesamt sollte der derzeitige Ansatz als exploratives, visualisierungsbasiertes Rahmenwerk betrachtet werden und nicht als Ersatz für formale räumliche Statistik oder mechanistische Inferenz.

Trotz dieser Einschränkungen bietet das Protokoll klare Vorteile gegenüber typischen Ansätzen, die auf gepoolten Proben und isolierten Punktmessungen setzen, welche feinskalige räumliche Variationen innerhalb eines Stifts oder Lagers 3,4,5,6,7 verschleiern können. In der aktuellen Studie zeigte die Anwendung des Rahmens auf aerobe Bakterienzählungen, dass mikrobielle Populationen räumlich innerhalb von Geflügelstreu gruppieren können. Konkret war die bakterielle Häufigkeit nahe der Wasserlinie höher und nahm zur Mitte des Geheges ab, was einen klaren Gradienten im 3D-Oberflächendiagramm erzeugte (Supplementary File 3). Dieses Muster stützt die Interpretation, dass unterschiedliche lokale Umweltbedingungen, insbesondere Feuchtigkeit, die mikrobielle Verbreitung im Geflügelstreu stark beeinflussen können. Zusätzliche Variablen, wie pH-Wert und Nährstoffzusammensetzung, können diese Zusammenhänge weiter verdeutlichen. Frühere Arbeiten haben ähnlich gezeigt, dass mikrobielle Gemeinschaften und Umweltbedingungen von Geflügelstreu über den Raum hinsichtlich pH-Wert, Futterverschüttung und Vogelaktivität^{variieren 2}. Durch die Verknüpfung mikrobieller oder physikalisch-chemischer Messungen mit definierten Positionen innerhalb der tierischen Umgebung macht diese Methode diese Muster sichtbarer und interpretierbarer. Es ähnelt zudem räumliche Kartierungsansätze, die in den Boden- und Agronomikwissenschaften verwendet werden, um Gradienten, Flecken und lokale Brennpunkte zu identifizieren, während diese Konzepte auf das Tierproduktionssystem 11,12,13 angewendet werden. In Zukunft könnten wiederholte räumliche Kartierungen über Gehege, Schwärme und Produktionszyklen hinweg die prädiktive Modellierung mikrobieller Hotspots und gezieltere Bewirtschaftung hochrisikoreicher ökologischer Zonen unterstützen.

Obwohl 3D-Visualisierung die Genauigkeit oder Präzision der Daten nicht verbessert, verbessert sie die Interpretation statistisch relevanter Faktoren, die mikrobielle Muster und Trends im Geflügelstreu beeinflussen. Zugänglichere Visualisierungen können die Kommunikation und fundierte Entscheidungsfindung bezüglich Wurfänderungen, Vögelgesundheit und Einstreuerersatz^{unterstützen} 14,15,16. Über Forschungsanwendungen hinaus hat dieses Werkzeug einen praktischen Nutzen für Geflügelzüchter und akademisches Beratungspersonal¹⁷. Diese 3D-Diagramme können als effektive Werkzeuge dienen, um komplexe mikrobielle Daten in einem zugänglicheren und umsetzbareren Format für Betriebsleiter, Interessengruppen und kleine Geflügelproduzenten zu präsentieren¹⁷. Die Möglichkeit, auf diese Flächen auf einem Mobiltelefon über einen QR-Code zuzugreifen, kann ihren Nutzen für den technischen Support vor Ort weiter erhöhen. Da die Geflügelproduktion in der Sensortechnologie und Datengenerierung weiter voranschreitet, könnten solche Ansätze in der integrativen Geflügelinformatik zunehmend nützlich werden^18,19.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Analytisches Gleichgewicht	Fisher Scientific	15997490	Zum Wiegen von Streu (z. B. 10 g pro Probe)
Computer mit Internetzugang	Irgendeine	N/A	Zum Ausführen von RStudio
Inkubator (37 & Degree; C)	Thermowissenschaftlich	50125590H	Für 24 Stunden Bakterienwachstum
Mikrobiologische Medien (TSA)	BD Difco	236950	Aufzählung für aerobe Bakterien
Phosphatgepufferte Kochsalzlösung (PBS)	Thermo Fisher Scientific	10010023	Verwendet für Verdünnungen und mikrobielle Suspensionen
Geflügelstreuproben	Geflügelmasthähnchenstall oder Forschungsstall	N/A	Frischer Streu wird mit einem gitterbasierten Design gesammelt
R-Pakete: plotly, dplyr, htmlwidgets	CRAN	https://cran.r-project.org	Für 3D-Visualisierung und Datenverarbeitung
R statistische Rechenumgebung (v4.3 oder später)	R-Projekt	https://cran.r-project.org	cran.r-project.org
RStudio (v2024.12.0.467 oder später)	Posit	https://posit.co/download/rstudio-desktop	posit.co
Tabellenkalkulationssoftware (Excel, Google Sheets)	Microsoft/Google	https://www.microsoft.com/exce	Um Daten vor dem Import in RStudio zu organisieren
Sterile 10-mL konische Röhren	Thermo Fisher Scientific	339650	Für den Transport von Aliquots
Sterile Pipetten & Tipps	Fisher Scientific	N/A	Für präzise und sterile Flüssigkeitsbehandlung
Sterile Whirl-Pak-Beutel	Nasco	B01062	Zur Probenentnahme und Homogenisierung
Vortex-Mixer	VWR	10153-838	Für homogenisierende Proben