Impact of Feed Efficiency and Diet on Adaptive Variations in the Bacterial Community in the Rumen Fluid of Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Limited knowledge of the structure and activities of the ruminal bacterial community prevents the understanding of the effect of population dynamics on functional bacterial groups and on host productivity. This study aimed to identify particular bacteria associated with host feed efficiency in steers with differing diets and residual feed intake (RFI) using culture-independent methods: PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and quantitative real-time PCR analysis. PCR-DGGE profiles were generated from the ruminal fluid of 55 steers fed a low-energy-density diet and then switched to a high-energy-density diet. Bacterial profile comparisons by multivariate statistical analysis showed a trend only for RFI-related clusters on the high-energy diet. When steers (n = 19) belonging to the same RFI group under both diets were used to identify specific bacterial phylotypes related to feed efficiency traits, correlations were detected between dry matter intake, average daily gain, and copy numbers of the 16S rRNA gene of Succinivibrio sp. in low-RFI (efficient) steers, whereas correlations between Robinsoniella sp. and RFI (P < 0.05) were observed for high-RFI (inefficient) animals. Eubacterium sp. differed significantly (P < 0.05) between RFI groups that were only on the high-energy diet. Our work provides a comprehensive framework to understand how particular bacterial phylotypes contribute to differences in feed efficiency and ultimately influence host productivity, which may either depend on or be independent from diet factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».