Effects of hop varieties on ruminal fermentation and bacterial community in an artificial rumen (rusitec)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing interest in the use of hops (Humulus lupulus) as an alternative to antibiotics to manipulate ruminal fermentation. However, the effects of different hop varieties on ruminal fermentation and bacterial populations have not been studied. Here the effects of three hop varieties, Cascade (CAS), Millennium (MIL) and Teamaker (TM), at a level of 800 µg mL(-1) inoculum on ruminal fermentation and microbial populations in an artificial rumen system (rusitec) fed a barley silage-based total mixed ration were investigated. Bacterial populations were assessed using real-time polymerase chain reaction and expressed as a percentage of total bacterial 16S rRNA gene copies. RESULTS: All hops reduced (P < 0.001) total gas, methane and the acetate:propionate ratio. Liquid-associated Fibrobacter succinogenes, Ruminococcus albus and Streptococcus bovis were reduced (P < 0.05) by MIL and TM. Feed particle-associated S. bovis was reduced (P < 0.01) by MIL and TM, but TM and CAS increased (P < 0.01) Ruminobacter amylophilus and Prevotella bryantii respectively. Methanogens were decreased (P < 0.05) by MIL in both liquid and solid fractions and by CAS in the solid fraction. The total amount of α- and β-acids in hops affected the ruminal fermentation. CONCLUSION: Hop-induced changes in fermentation and microbial populations may improve energy efficiency use in the rumen. Further research is needed to determine the effects of hops on in vivo ruminal fermentation, microbial populations and animal performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».