Générer des visualisations spatiales interactives en 3D de l’abondance microbienne dans la litière avicole à l’aide de RStudio

Summary

Ici, nous présentons un protocole pour générer une visualisation interactive en trois dimensions des décomptes microbiens et du pH à travers un enclos à volailles en utilisant des données d’échantillonnage en grille.

Abstract

Les évaluations traditionnelles de la microbiologie et de la composition physicochimique des litières avicoles reposent souvent sur des tableaux statiques ou des visualisations bidimensionnelles qui ne permettent pas de capturer l’hétérogénéité spatiale dans l’environnement de l’enclos. Ce protocole décrit des visualisations interactives en trois dimensions (3D) qui intègrent les données d’énumération microbienne et les paramètres environnementaux à travers un enclos avicole. Une disposition en grille a été utilisée pour approximer l’échantillonnage au stylo, et des ensembles de données simulés ont d’abord été générés pour démontrer le flux de travail. Le jeu de données expérimental a été utilisé pour évaluer les gradients spatiaux relatifs aux caractéristiques environnementales, notamment la ligne d’eau, les alimentateurs et l’entrée de l’enclos. Les données étaient traitées dans RStudio en utilisant plotly pour générer des graphiques 3D interactifs. Les charges bactériennes aérobies variaient de 5,9 à 8,6 log₁₀ CFU/g, avec une abondance nettement plus élevée près de la ligne d’eau (P = 0,023) et des comptages plus faibles à mesure que la distance augmente de la forme. Les graphiques de surface obtenus ont mis en lumière visuellement le regroupement des populations microbiennes autour des zones riches en humidité et ont démontré l’utilité du cadre pour interpréter les schémas spatiaux des communautés microbiennes dans la litière avicole. Bien qu’une évaluation supplémentaire dans des conditions commerciales de volaille soit nécessaire, le protocole actuel fournit une méthode reproductible pour visualiser et analyser l’hétérogénéité spatiale dans les ensembles de données de litière avicule.

Introduction

L’industrie avicole comprend des systèmes de production de pondeuses et de poulets, chacun générant d’importantes quantités de litière avicole par accumulation de matière de litière, d’excréments, de particules d’alimentation, de plumes, de coquilles d’œufs cassées et d’humidité au fil du^{temps 1,2,3}. Cette portée peut soutenir diverses populations microbiennes, provenant des oiseaux, insectes, rongeurs et^{aérosols 2,3}. Certains micro-organismes peuvent inclure des agents pathogènes, tels que la salmonelle, qui peuvent provoquer des maladies chez les oiseaux et représenter un problème de santé^{publique 2}. Comme la litière avicole peut être appliquée sur terre^{comme engrais 4,5}, comprendre la répartition microbienne a des implications pour la surveillance environnementale, la santé des troupeaux et la sécurité alimentaire.

Un échantillonnage représentatif de la litière avicole est donc important pour caractériser les communautés microbiennes et détecter les agents pathogènes potentiels. Des approches pour l’échantillonnage de la litière avicole sont explorées depuis plusieurs décennies, notamment les prélèvements traînants, la collecte des crottes fécales, la collecte directe des litières, les housses jetables ou les chaussettes^{de bottes 6,7}. Cependant, le lieu de collecte de l’échantillon détermine fortement la qualité des données pour représenter les conditions globales des portées avicoles. Parce que les oiseaux se déplacent dans la maison et que les éléments environnementaux tels que les abreuvoirs, mangeoires, ventilateurs et coussins de refroidissement ou chauffants créent des environnements localisés, les populations microbiennes de la litière de volaille et les facteurs nutritifs ne sont pas répartis^{uniformément} 3,8,9,10. Par conséquent, tenir compte de l’hétérogénéité lors de l’interprétation des données associées aux portées est essentiel pour une gestion efficace et le maintien de la santé des troupeaux.

Les approches de cartographie spatiale ont été largement appliquées en agronomie et en science du sol pour visualiser l’hétérogénéité microbienne et physicochimique ainsi que les points chauds^{localisés 11,12}. Cependant, lorsque les données sur les portées avicoles sont collectées dans plusieurs régions d’un enclos, les tendances spatiales peuvent être difficiles à interpréter à partir des valeurs^{numériques 8,9}. La visualisation tridimensionnelle (3D) offre une approche pratique pour intégrer des mesures microbiennes et physicochimiques avec des coordonnées spatiales afin de générer des modèles interactifs de surface^13,14. Comparés aux modèles statiques 2D, les modèles 3D permettent la rotation, le zoom et la visualisation en profondeur des gradients à travers la grille d’échantillonnage, ce qui peut améliorer l’interprétation des motifs spatiaux dans l’environnement de la poulaillerie.

Le protocole actuel décrit une approche structurée et reproductible pour générer des visualisations interactives en 3D des données microbiennes et physicochimiques de la litière avicule, collectées à l’aide d’une mise en page en grille et analysées dans RStudio. Des données microbiennes et physicochimiques simulées sont d’abord utilisées pour démontrer le flux de visualisation, suivies de l’application de cette approche aux décomptes microbiens expérimentaux de portées aviculaires. L’objectif de ce protocole est de fournir un cadre reproductible pour visualiser l’hétérogénéité spatiale dans les ensembles de données de litière avicole et de soutenir l’interprétation des modes de distribution microbien en relation avec les caractéristiques des poulaillers.

Protocol

Ce protocole utilise un ensemble de données simulé pour les valeurs microbiennes et de pH afin de démontrer chaque étape du flux de visualisation, suivi d’une application à des comptages microbiens expérimentaux de portiers de volailles pour illustrer l’utilisation avec des données expérimentales et soutenir l’interprétation statistique des associations microbiennes liées à la distance. Aucune intervention sur un animal vivant n’a été réalisée. Des échantillons de litière ont été prélevés dans un enclos à volailles sans contact direct avec les animaux. L’approbation des soins aux animaux institutionnels n’était donc pas requise.

1. Collecter des échantillons de litière avicole et générer des données d’abondance microbienne

1. Établissez une disposition d’échantillonnage basée sur une grille à travers le parc à grill en utilisant un espacement constant dans l’enclos.
   REMARQUE : Dans les petits stylos, cela peut se faire à l’aide d’un système de grille de file, tandis que les plus grands peuvent utiliser des marqueurs de drapeau pour marquer chaque emplacement d’échantillonnage. La grille commence généralement dans le coin inférieur gauche du stylo, qui est considéré comme point de départ. Chaque emplacement d’échantillonnage est enregistré à l’aide de sa position sur la grille.
2. Notez les coordonnées X et Y de chaque lieu d’échantillonnage et de points environnementaux tels que les alimentateurs, la conduite d’eau, la lampe chauffante et l’entrée dans la même grille, en utilisant soit un seul emplacement, soit une ligne représentant leur position.
   REMARQUE : La direction X longe la longueur du stylo, et la direction Y traverse la largeur.
3. Incluez une colonne « Stylo » dans l’ensemble de données pour identifier le stylo ou le groupe de traitement pour chaque lieu d’échantillonnage (par exemple, « P1 », « P2 »).
   REMARQUE : Le regroupement par stylo garantit que les analyses spatiales sont réalisées dans le bon environnement de logement. Pour cette démonstration, une grille structurée 6 × 10 a été définie sur toute l’empreinte du stylo, donnant 60 emplacements d’échantillonnage (n = 60) à partir d’un seul stylo. La grille 6 × 10 a été choisie pour offrir une couverture spatiale uniforme à travers le stylo, avec une disposition symétrique et espacée uniformément. Un exemple de la disposition en grille est montré à la Figure 1.
4. À chaque site d’échantillonnage, prélever trois échantillons de litière pour une analyse microbienne ou physicochimique. Pour les tests microbiens, peser 10 g de litière par réplication et les placer dans 90 mL d’eau peptone stérile tamponnée pour obtenir la première dilution (10⁻¹). Mélangez soigneusement l’échantillon pour homogénéiser la suspension.
5. Préparez des dilutions en série 10 fois de l’échantillon de la litière mixte et placez 0,1 mL de chaque dilution sur des plaques d’agar.
   REMARQUE : Différents milieux peuvent être utilisés selon le groupe de bactéries mesuré. Par exemple, les bactéries aérobies peuvent être placées sur l’agar de soja tryptique (TSA), les bactéries lactiques sur l’agar MRS, et les Enterobacteriaceae sur l’agar MacConkey.
6. Incubez les plaques à 37 °C pendant 24 heures, puis comptez les colonies visibles. Calculez l’abondance microbienne en unités formant des colonies par gramme de portée (UFC/g) en utilisant :
   CFU/g = (colonies comptées × facteur de dilution) ÷ volume plaqué
7. Rapportez la valeur moyenne entre les répliques.
   REMARQUE : La limite de détection est déterminée par le volume de plaque (0,1 mL), correspondant à environ 10 UFC/mL dans la suspension plaquée, ou 100 UFC/g de litière dans l’échantillon original.
8. Enregistrer les résultats de l’énumération microbienne dans un tableau numérique pour une analyse statistique et une visualisation ultérieures.
9. Créez un fichier CSV avec les colonnes suivantes : ID d’échantillon, X (coordonnée spatiale), Y (coordonnée spatiale), Xnum (ordre de tri numérique pour X, optionnel), et des comptes microbiens ou des paramètres physicochimiques tels que le pH. Un exemple de feuille de tableau simulée est montré à la Figure 2.
10. Générez des valeurs simulées d’abondance microbienne en utilisant des valeurs aléatoires normalement distribuées. Définissez la moyenne, l’écart-type et l’intervalle en fonction des mesures empiriques. Appliquez une graine aléatoire fixe pour garantir la reproductibilité. Introduisez des gradients spatiaux sur la grille et ajoutez de légères variations aléatoires pour éviter des motifs uniformes.
    REMARQUE : Les paramètres de simulation utilisés pour la génération des données, y compris le type de distribution, la portée et la structure spatiale, sont résumés dans le Tableau 1.

2. Mettre en place l’environnement informatique

1. Installez et chargez les logiciels de calcul statistique nécessaires.
   install.packages(c(« plotly »))
   Bibliothèque (intrigue)
2. Importez l’ensemble de données CSV dans l’environnement informatique et définissez un répertoire fonctionnel.
   setwd (« chemin/vers/votre/dossier »)
   Jeu de données <- read.csv (« path_to_your_file.csv »)
   REMARQUE : Le jeu de données d’entrée doit être organisé sous forme de feuille de calcul (fichier CSV), chaque ligne représentant un emplacement d’échantillonnage unique. La structure de données d’entrée requise et les définitions des variables sont résumées dans le tableau 2.

3. Préparer et formater les données

1. Vérifiez que le fichier CSV détecte des valeurs de données manquantes ou incohérentes.
   Résumé(jeu de données)
   any(is.na(dataset))
2. Nettoyez le jeu de données si nécessaire en supprimant les valeurs de 'NA'.
   Dataset <- na.omit(dataset)
3. Pour normaliser et améliorer la visualisation des graphiques, transformez logaritarithiquement les décomptes microbiens.
4. Standardisez les noms des variables en utilisant une notation cohérente basée sur les sous-traits (par exemple, log10_CFU_A et log10_CFU_B) afin d’améliorer la lisibilité et la reproductibilité.
5. Appliquez la transformation log10 aux données de comptage microbien pour stabiliser la variance et s’aligner sur les pratiques standard de reporting de l’UFC.
   dataset$Log10_CFU_A <- log10(dataset$OrganismA_counts + 1)
   dataset$Log10_CFU_B <- log10(dataset$OrganismB_counts + 1)
6. Assurez-vous que les valeurs des coordonnées X et Y sont numériques. Si les données sont alphabétiques, convertissez en valeurs numériques pour correspondre précisément aux emplacements d’échantillonnage sur la grille.
   REMARQUE : L’ensemble de données final doit inclure tous les identifiants uniques du système de coordonnées du stylo, les coordonnées spatiales numériques et les décomptes microbiens transformés en log.

4. Générer des visualisations 3D interactives

1. Avant de construire la matrice spatiale, vérifiez la structure du jeu de données pour vous assurer que la grille peut être générée correctement. Ensuite, préparez des matrices de données spatiales en combinant plusieurs parties, telles que les coordonnées spatiales et les décomptes bactériens transformés en log, pour correspondre à la disposition de la grille du stylo.
   REMARQUE : Le code regroupe les observations par Stylo, X et Y, calcule la Log10_CFU_A moyenne à chaque point de la grille, puis remodele les valeurs en une matrice basée sur les coordonnées uniques X et Y dans l’ensemble de données.
   org1_means <- agrégé(Log10_CFU_A ~ Stylo + Y + X,
   données = jeu de données,
   AMUSANT = signifie,
   na.rm = VRAI)
   org1_P1 <- sous-ensemble(org1_means, Pen == « P1 »)
2. Ordre les points de façon à ce que la matrice corresponde correctement
   x_vals <- sort(unique(org1_P1$X))
   y_vals <- sort(unique(org1_P1$Y))
   ncol_grid <- longueur (x_vals)
   nrow_grid <- longueur (y_vals)
   org1_mat_P1 <- matrice (org1_P1$Log10_CFU_A,
   nrow = nrow_grid,
   NCOL = ncol_grid,
   byrow = FAUX)
3. Assurez-vous qu’il n’y a pas de valeurs manquantes pour un graphique à l’apparence lisse.
   for(i in 1 :ncol(org1_mat_P1)) {
   org1_mat_P1[is.na(org1_mat_P1[,i]), i] <- signifient(org1_mat_P1[,i], na.rm=VRAI)
   }
4. Visualisez les comptages microbiens spatialement en 3D.
   REMARQUE : Pour ce graphique, la taille de la grille reflétait la disposition spatiale du jeu de données
   figA <- plot_ly(
   x = x_vals,
   y = y_vals,
   z = org1_mat_P1,
   type = « surface », colorscale = liste(
   c(0, « bleu foncé »)
   c(1, « vert »)
   )
   )
5. Ajoutez des éléments environnementaux, comme une ligne d’eau, pour aider à visualiser la distance des décomptes microbiens ou d’autres paramètres de déchets à ce point, permettant ainsi aux utilisateurs de voir les schémas spatiaux.
   figA < - figA %> %
   add_trace(
   x = c(1, 5),
   y = c(6, 6),
   z = c(8,5, 8,5),
   type = « scatter3d »,
   mode = « lignes »,
   ligne = liste(couleur = « #1f77b4 », largeur = 8),
   nom = « Ligne d’eau »
   ) %>%
   add_text(
   x = 3, y = 6, z = 8,6,
   texte = « Ligne d’eau »,
   textfont = liste(taille = 14, couleur = « bleu foncé »),
   showlegend = FAUX
   ) %>%
   Disposition (
   titre = « Organisme simulé A »,
   scène = liste(
   xaxis = liste(titre = « Coordonnée X », tickvals = x_vals),
   yaxis = liste(titre = « coordonnée Y », tickvals = y_vals),
   zaxis = liste (titre = « log10 CFU »)
   )
   )
   figA
6. Consultez le Fichier Supplémentaire 1 pour le code utilisé pour visualiser les niveaux de pH dans l’enclos à volailles.

5. Application du modèle 3D aux décomptes microbiens expérimentaux de portées avicoles

1. Collectez des échantillons de litière avicole à partir d’une grille définie au sein de l’enclos et notez les lieux d’échantillonnage à l’aide de coordonnées spatiales.
   REMARQUE : Dans cette étude, des échantillons ont été prélevés dans un enclos à volailles de l’Université du Wisconsin, Madison, WI, en utilisant une disposition en grille définie. Les échantillons ont été prélevés selon une grille de 5 × 7 m.
2. Peser une quantité définie de déchets provenant de chaque lieu d’échantillonnage et la suspendre dans une solution saline tamponnée phosphate (PBS) ou un diluant équivalent pour préparer une dilution initiale.
   REMARQUE : Dans cette étude, 1 g de litière a été prélevé par lieu à l’aide de sacs Whirl-Pak et dilué à 1:10 dans du sérum tamponné phosphate (PBS).
3. Effectuer l’énumération microbienne en plaquant des échantillons de litière sur un milieu de culture approprié et en les incubant dans des conditions appropriées.
   REMARQUE : Dans cette étude, les échantillons ont été plaqués en double à l’aide d’une méthode de plaquage par points sur l’agar de soja tryptique (TSA) et incubés à 37 °C pendant 24 heures. Les matériaux nécessaires à l’énumération microbienne sont listés dans le tableau des matériaux.
4. Quantifiez l’abondance microbienne sous forme d’unités formant des colonies (UFC) et appliquez la transformation log₁₀ aux données pour analyse.
5. Intégrez les données microbiennes traitées dans le flux de travail informatique et formatez-les selon la structure d’entrée requise.
6. Générez une visualisation spatiale 3D en utilisant les méthodes décrites ci-dessus pour représenter l’abondance microbienne à travers le stylo.
   REMARQUE : Dans cette étude, la visualisation a été générée pour représenter l’abondance bactérienne aérobie dans l’enclos échantillonné.

6. Analyse statistique

1. Effectuer des analyses statistiques de base pour résumer les schémas spatiaux dans l’abondance microbienne et les variables environnementales.
2. Réalisez des analyses statistiques uniquement sur le jeu de données expérimental sur la litière aviculaire. Utilisez les ensembles de données simulés uniquement pour des démonstrations de visualisation et ne les incluez pas dans les tests statistiques.
3. Calculer les valeurs moyennes pour chaque emplacement de la grille lorsque des mesures réplicatives étaient disponibles.
4. Utilisez l’analyse de régression linéaire pour évaluer les relations entre l’abondance microbienne et la distance par rapport aux points de repère environnementaux.
5. Calculez les distances depuis les points de repère environnementaux en utilisant leurs positions connues dans la grille dans le stylo. Considérons les distances comme des variables continues.
6. Utilisez les résultats pour explorer les tendances spatiales et soutenir l’interprétation par visualisation plutôt que pour établir des relations biologiques causales.

Results

Données microbiennes et physicochimiques simulées pour illustrer le modèle 3D
L’étude actuelle fournit un code pour visualiser l’abondance des organismes microbiens (Organisme A et Organisme B) ainsi que le pH de la litière dans un enclos à volailles, sur la base de données simulées. Les graphiques 3D obtenus ont visualisé les comptes microbiens (Figure 3A, B) et le pH (Figure 3C ; pour l’expérience interactive, voir Fichier Supplémentaire 3) basés sur le modèle basé sur la grille. Les valeurs de pH simulées montraient une variation spatiale à travers le stylo, avec des changements graduels le long de la grille correspondant aux gradients spatiaux imposés. Le code complet, sans interruptions textuelles, est disponible dans le Fichier Supplémentaire 1.

Application du modèle 3D aux décomptes microbiens expérimentaux de portées avicoles
Pour démontrer comment le modèle fonctionne avec des données écologiques réelles, les décomptes de bactéries aérobies provenant de la litière avicole ont été cartographiés et analysés statistiquement afin d’évaluer l’effet de la distance par rapport aux points environnementaux, tels que les nourrisseurs et les conduites d’eau, sur l’abondance bactérienne à l’aide d’un modèle de régression linéaire (LRM). L’ensemble de données expérimental utilisé pour l’analyse est fourni dans le Fichier Supplémentaire 2. La visualisation 3D a montré des différences nettes dans les décomptes aérobies à travers l’enclos, démontrant que l’approche peut afficher efficacement de réelles distributions microbiennes dans les environnements d’hébergement avicole (Figure 4 ; pour l’expérience interactive, voir Fichier supplémentaire 3). Ces visualisations ont révélé une distribution spatiale hétérogène, avec des zones localisées d’abondance bactérienne plus élevée près de caractéristiques environnementales spécifiques. Dans l’enclos à volailles, les comptages aérobies variaient de 5,9 à 8,6 log₁₀ CFU/g, les concentrations les plus élevées étant détectées près de la ligne d’eau et des comptes plus faibles observés autour des alimentateurs centraux et distalement à la ligne d’eau. L’abondance aérobie moyenne a diminué de 8,0 log₁₀ CFU/g près de la ligne d’eau à 7,4 log₁₀ CFU/g à la distance la plus éloignée enregistrée. Les décomptes microbiens représentent les valeurs moyennes des mesures de réplication à chaque lieu d’échantillonnage. De plus, la distance à la ligne d’eau était un prédicteur significatif de la charge bactérienne aérobie (LRM, P < 0,05), tandis que les distances par rapport aux nourrisseurs et à l’entrée ne l’étaient pas (LRM, P > 0,05). Ces résultats quantitatifs corroborent la tendance visuelle observée dans les graphiques de surface 3D, démontrant une nette diminution de l’abondance microbienne avec l’augmentation de la distance par rapport aux sources d’humidité. En fin de compte, ces résultats montrent que le cadre 3D basé sur une grille offre une approche pratique pour la visualisation et l’analyse de l’hétérogénéité spatiale dans les jeux de données de portées avicoles. En utilisant à la fois des données simulées et expérimentales, ce modèle a capturé des schémas de distribution microbienne localisés et a permis une interprétation statistique de l’association entre l’abondance bactérienne et les caractéristiques environnementales au sein de l’enclos.

Figure 1 : Disposition en grille du parc à volailles pour la collecte d’échantillons. Représentation schématique du cadre d’échantillonnage basé sur une grille utilisé pour définir les coordonnées spatiales et les emplacements d’échantillonnage à travers l’enclos à volailles. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 2 : Exemple de mise en page de données simulées au format tableur. Structure représentative de tableau montrant les identifiants d’échantillons, les coordonnées spatiales (X et Y), ainsi que les variables microbiennes ou physicochimiques utilisées pour l’analyse. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 3 : Distributions spatiales simulées des décomptes microbiens et du pH à travers l’enclos à volailles. (A) Nombre simulé de l’organisme A, (B) décompte simulé de l’organisme B, et (C) valeurs de pH simulées visualisées à l’aide d’un modèle spatial 3D basé sur une grille. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Figure 4 : Répartition spatiale des décomptes de bactéries aérobies dans l’enclos de volailles. Le graphique de surface 3D montre la variation des décomptes de bactéries aérobies (log CFU/g) sur les distances (coordonnées X–Y). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Paramètre	Valeur
Répartition	Normal
Méchant (μ)	8.26
SD (σ)	0.77
Répartition	7.10–9.37
Motif spatial	Gradient linéaire (direction Y)
Bruit	Normal (μ=0, faible variance)
Graine aléatoire	10

Tableau 1 : Paramètres utilisés pour la génération simulée de jeux de données microbiennes. Résumé des paramètres de distribution, y compris la moyenne, l’écart-type, la plage de valeurs et les réglages de gradient spatial utilisés pour générer des données microbiennes simulées.

Nom de la colonne	Description	Type de données	Obligatoire
Pen	Identifiant pour stylo ou groupe de traitement	Texte	Oui
X	Emplacement des coordonnées X sur la grille	Numérique	Oui
Y	Emplacement des coordonnées Y sur la grille	Numérique	Oui
Log10_CFU_A	Comptage microbien transformé en logarthmique (Organisme A)	Numérique	Oui
Log10_CFU_B	Comptage microbien transformé en logarithmique (Organisme B)	Numérique	Optionnel
pH	Valeur de pH mesurée	Numérique	Optionnel
Distance monumentale	Distance par rapport à la caractéristique environnementale (par exemple, conduite d’eau)	Numérique	Optionnel

Tableau 2 : Structure de données d’entrée requise pour l’analyse spatiale. Liste des variables requises, y compris les identifiants d’échantillons, les coordonnées spatiales et les mesures microbiennes ou physicochimiques, ainsi que les formats de données correspondants.

Fichier supplémentaire 1 : Code pour générer des visualisations spatiales simulées de microbiens et de pH.Script R utilisé pour traiter des ensembles de données simulés et générer des graphiques de surface 3D pour l’Organisme A, l’Organisme B et le pH à travers l’enclos avicole. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Fichier supplémentaire 2 : Ensemble de données microbiennes expérimentales sur les portées aviculaires. Feuille de calcul contenant les décomptes de bactéries aérobies et les coordonnées spatiales associées, utilisée pour la visualisation 3D et l’analyse statistique. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Fichier complémentaire 3 : Visualisation interactive 3D des liens d’accès et des codes QR. Codes QR et liens web correspondants pour accéder à des tracés 3D interactifs de jeux de données simulés et expérimentaux.Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Discussion

Les graphiques basés sur la simulation présentés dans cette étude ont été développés pour démontrer le potentiel de la cartographie spatiale 3D afin d’améliorer la visualisation des distributions microbiennes et physicochimiques dans les environnements de litière avicole (Fichier supplémentaire 3). De plus, nous avons combiné cette approche avec des données d’énumération microbienne ainsi que des marqueurs environnementaux et spatiaux au sein de l’encapsulation pour évaluer les schémas de distribution localisés et identifier des relations dépendantes de la distance (Fichier Supplémentaire 3).

Une étape cruciale du protocole actuel est l’établissement précis du cadre d’échantillonnage basé sur la grille. Parce que la surface 3D dépend de coordonnées spatiales fiables, la bonne désignation des points d’origine, un espacement uniforme et l’enregistrement précis des positions X et Y sont essentiels. La partie la plus laborieuse de la méthode consiste à tracer la grille et à confirmer que chaque échantillon correspond à ses coordonnées assignées et à son repère environnemental, tels que les alimentateurs, les conduites d’eau, les points d’entrée ou les zones de chauffage. De petites erreurs de position à ce stade peuvent affecter les analyses ultérieures. Dans des contextes plus grands ou commerciaux, des outils de mesure au laser ou des aides de positionnement similaires peuvent réduire la main-d’œuvre et améliorer la reproductibilité. Une annotation soigneuse des repères de l’enclos est également importante car ces caractéristiques fournissent un contexte écologique pour comprendre les gradients microbiens dans les environnements de litière, créés par l’activité des oiseaux, l’humidité et la distribution des^{nutriments 2}.

Le protocole actuel est adaptable à des applications agricoles plus larges. En plus des comptages microbiens et du pH, il peut être appliqué à d’autres variables associées à la litière ou au sol, notamment l’humidité, la température, la distribution des nutriments, les mesures liées à l’ammoniac ou les caractéristiques communautaires microbiennes dérivées du séquençage. Les modifications pratiques incluent le regroupement des données par stylo, la génération dynamique de matrices à partir de jeux de données enregistrées, et le dépistage des valeurs manquantes avant le tracé. Les étapes courantes de résolution de problèmes incluent la conversion des étiquettes de coordonnées en valeurs numériques, la moyenne des valeurs réplicatives à des points partagés, la vérification des coordonnées dupliquées ou manquantes, et la confirmation que la structure matricielle correspond à la disposition originale du stylo. Le cadre peut également être élargi pour inclure des analyses multivariées et la profondeur des déjections, permettant d’évaluer à la fois l’hétérogénéité horizontale et verticale.

Plusieurs limitations doivent également être prises en compte. La méthode n’améliore pas essentiellement la résolution d’échantillonnage ni la représentation biologique ; au contraire, elle améliore l’organisation spatiale et l’interprétation des données après la collecte. Ainsi, la qualité du modèle final dépend toujours de la conception de l’échantillonnage et de la cohérence de l’exécution sur le terrain. La construction de grilles peut être physiquement exigeante et chronophage. De plus, une mise en œuvre réussie nécessite un accès informatique et des compétences de base en traitement des données. Des erreurs dans les motifs de nommage, la saisie de coordonnées ou l’absence de cellules de grille peuvent perturber la génération de matrices ou produire des visualisations trompeuses. Dans l’ensemble, l’approche actuelle doit être considérée comme un cadre exploratoire basé sur la visualisation plutôt que comme un substitut à la statistique spatiale formelle ou à l’inférence mécaniste.

Malgré ces limites, le protocole offre des avantages évidents par rapport aux approches typiques qui reposent sur des échantillons regroupés et des mesures ponctuelles isolées, ce qui peut masquer la variation spatiale à l’échelle fine au sein d’un stylet ou d’une maison 3,4,5,6,7. Dans la présente étude, l’application du cadre aux décomptes bactériens aérobies a démontré que les populations microbiennes peuvent se regrouper spatialement dans la litière avicule. Plus précisément, l’abondance bactérienne était plus élevée près de la ligne d’eau et déclinait vers le centre de l’enclos, produisant un gradient clair dans le graphique de surface 3D (Fichier Supplémentaire 3). Ce schéma soutient l’interprétation selon laquelle des conditions environnementales localisées distinctes, en particulier l’humidité, peuvent fortement influencer la répartition microbienne dans la litière avicole. Des variables supplémentaires, telles que le pH et la composition des nutriments, peuvent clarifier davantage ces relations. Des travaux antérieurs ont également montré que les communautés microbiennes de la litière avicole et les conditions environnementales varient selon l’espace en fonction du pH, des déversements d’aliments et de l’activité des^{oiseaux 2}. En reliant des mesures microbiennes ou physicochimiques à des positions définies dans l’environnement animal, cette méthode rend ces motifs plus visibles et interprétables. Elle s’inscrit également parallèlement aux approches de cartographie spatiale utilisées en sciences du sol et agronomiques pour identifier les gradients, les inégalités et les points focaux localisés, tout en appliquant ces concepts aux systèmes de production^animale 11,12,13. À l’avenir, une cartographie spatiale répétée à travers les enclos, les groupes et les cycles de production pourrait permettre la modélisation prédictive des zones à points chauds microbiens et une gestion plus ciblée des zones écologiques à haut risque.

Bien que la visualisation 3D n’améliore pas la précision ou la précision des données, elle améliore l’interprétation des facteurs statistiquement pertinents influençant les schémas microbiens et les tendances dans la litière avicule. Une visualisation plus accessible peut favoriser la communication et la prise de décision éclairée concernant les modifications de la portée, la santé des oiseaux et le remplacement de la^{litière 14, 15, 16}. Au-delà des applications de recherche, cet outil a une valeur pratique pour les producteurs de volailles et le personnel de vulgarisation^{académique 17}. Ces parcelles 3D peuvent servir d’outils efficaces pour présenter des données microbiennes complexes dans un format plus accessible et exploitable pour les gestionnaires d’exploitation, les parties prenantes et les petits producteurs^avicoles. La possibilité d’accéder à ces parcelles sur un téléphone portable via un code QR pourrait encore accroître leur utilité pour le support technique sur le terrain. À mesure que la production avicole continue de progresser en matière de technologie de capteurs et de génération de données, de telles approches pourraient devenir de plus en plus utiles dans l’informatique avicole^{intégrative 18,19}.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Bilan analytique	Fisher Scientific	15997490	Pour peser les déchets (par exemple, 10 g/échantillon)
Ordinateur avec accès à Internet	N’importe lequel	N/A	Pour faire tourner RStudio
Incubateur (37 & deg ; C)	Thermo Scientific	50125590H	Croissance bactérienne pendant 24 heures
Milieux microbiologiques (TSA)	BD Difco & nbsp ;	236950	À énumérer pour les bactéries aérobies
Solution physiologique tamponnée phosphate (PBS)	Thermo Fisher Scientific	10010023	Utilisé pour les dilutions et suspensions microbiennes
Échantillons de litière avicole	Poulet de chair ou enclos de recherche	N/A	Déchets frais collectés selon un design en grille
Paquets R : plotly, dplyr, htmlwidgets	CRAN	https://cran.r-project.org	Pour la visualisation 3D et la gestion des données
Environnement informatique statistique R (v4.3 ou ultérieur)	Projet R	https://cran.r-project.org	cran.r-project.org
RStudio (v2024.12.0.467 ou ultérieur)	Postul	https://posit.co/download/rstudio-desktop	posit.co
Logiciels de tableaux Excel (Excel, Google Sheets)	Microsoft/Google	https://www.microsoft.com/exce	Organiser les données avant l’importation dans RStudio
Tubes coniques stériles de 10 mL	Thermo Fisher Scientific	339650	Pour le transport des aliquotes
Pipettes stériles & Conseils	Fisher Scientific	N/A	Pour une manipulation précise et stérile des liquides
Sacs Whirl-Pak stériles	Nasco	B01062	Pour la collecte d’échantillons et l’homogénéisation
Mélangeur vortex	VWR	10153-838	Pour homogénéiser les échantillons