F17 es uno de los patógenos más comunes que causan diarrea en el ganado. En el estudio anterior, accedimos al perfil transcriptómico y microbiómico de corderos antagonistas (AN) y sensibles (SE) a F17; sin embargo, el mecanismo biológico subyacente a la infección por F17 no se ha elucidado completamente. Por lo tanto, el presente estudio analizó primero los datos de metabolitos obtenidos con UHPLC-MS/MS. Se perfiló un total de 1957 metabolitos en el presente estudio, y se identificaron 11 metabolitos diferenciales entre corderos AN y SE de F17 (es decir, FAHFAs y propionilcarnitina). Los análisis de enriquecimiento funcional mostraron que la mayoría de los metabolitos identificados estaban relacionados con el metabolismo de lípidos. Luego, presentamos un enfoque de aprendizaje automático (Random Forest) para integrar los datos del microbioma, metaboloma y transcriptoma, que identificó subconjuntos de biomarcadores potenciales para la infección por F17 (es decir, GlcADG 18:0-18:2, ácido etilmalónico y); además, se calcularon los PCC y se construyó la red de interacción para obtener información sobre la comunicación entre los genes, metabolitos y bacterias en corderos AN/SE de F17. Al combinar enfoques estadísticos clásicos y un enfoque de aprendizaje automático, nuestros resultados revelaron subconjuntos de metabolitos, genes y bacterias que podrían desarrollarse potencialmente como biomarcadores candidatos para la infección por F17 en corderos.