Influence of dietary docosahexaenoic acid supplementation on the overall rumen microbiota of dairy cows and linkages with production parameters
Notice bibliographique
Résumé
The rumen microbiota contributes to greenhouse gas emissions and has an impact on feed efficiency and ruminant product fatty acid composition. Dietary fat supplements have shown promise in reducing enteric methane production and in altering the fatty acid profiles of ruminant-derived products, yet in vivo studies on how these impact the rumen microbiota are limited. In this study, we investigated the rumen bacterial, archaeal, fungal, and ciliate protozoan communities of dairy cows fed diets supplemented with 4 levels of docosahexaenoic acid (DHA) (0, 25, 50, and 75 g·cow(-1)·day(-1)) and established linkages between microbial communities and production parameters. Supplementation with DHA significantly (P < 0.05) altered rumen bacterial and archaeal, including methanogenic archaeal, communities but had no significant (P > 0.05) effects on rumen fungal or ciliate protozoan communities. Rumen bacterial communities of cows receiving no DHA were correlated with increased saturated fatty acids (C18:0 and C11:0) in their milk. Furthermore, rumen bacterial communities of cows receiving a diet supplemented with 50 g DHA·cow(-1)·day(-1) were correlated with increases in monounsaturated fatty acids (C20:1n-9) and polyunsaturated fatty acids (C22:5n-3; C22:6n-3; C18:2 cis-9, trans-11; C22:3n-6; and C18:2n-6 trans) in their milk. The significant diet-associated changes in rumen archaeal communities observed did not result in altered enteric methane outputs in these cows.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».