Board-invited review: Rumen microbiology: Leading the way in microbial ecology1,2
Notice bibliographique
Résumé
Robert Hungate, considered the father of rumen microbiology, was the first to initiate a systematic exploration of the microbial ecosystem of the rumen, but he was not alone. The techniques he developed to isolate and identify cellulose-digesting bacteria from the rumen have had a major impact not only in delineating the complex ecosystem of the rumen but also in clinical microbiology and in the exploration of a number of other anaerobic ecosystems, including the human hindgut. Rumen microbiology has pioneered our understanding of much of microbial ecology and has broadened our knowledge of ecology in general, as well as improved the ability to feed ruminants more efficiently. The discovery of anaerobic fungi as a component of the ruminal flora disproved the central dogma in microbiology that all fungi are aerobic organisms. Further novel interactions between bacterial species such as nutrient cross feeding and interspecies H2 transfer were first described in ruminal microorganisms. The complexity and diversity present in the rumen make it an ideal testing ground for microbial theories (e.g., the effects of nutrient limitation and excess) and techniques (such as 16S rRNA), which have rewarded the investigators that have used this easily accessed ecosystem to understand larger truths. Our understanding of characteristics of the ruminal microbial population has opened new avenues of microbial ecology, such as the existence of hyperammonia-producing bacteria and how they can be used to improve N efficiency in ruminants. In this review, we examine some of the contributions to science that were first made in the rumen, which have not been recognized in a broader sense.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,022 |
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 ».