Correlation of Particular Bacterial PCR-Denaturing Gradient Gel Electrophoresis Patterns with Bovine Ruminal Fermentation Parameters and Feed Efficiency Traits
Notice bibliographique
Résumé
The influence of rumen microbial structure and functions on host physiology remains poorly understood. This study aimed to investigate the interaction between the ruminal microflora and the host by correlating bacterial diversity with fermentation measurements and feed efficiency traits, including dry matter intake, feed conversion ratio, average daily gain, and residual feed intake, using culture-independent methods. Universal bacterial partial 16S rRNA gene products were amplified from ruminal fluid collected from 58 steers raised under a low-energy diet and were subjected to PCR-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) analysis. Multivariate statistical analysis was used to relate specific PCR-DGGE bands to various feed efficiency traits and metabolites. Analysis of volatile fatty acid profiles showed that butyrate was positively correlated with daily dry matter intake (P < 0.05) and tended to have higher concentration in inefficient animals (P = 0.10), while isovalerate was associated with residual feed intake (P < 0.05). Our results suggest that particular bacteria and their metabolism in the rumen may contribute to differences in host feed efficiency under a low-energy diet. This is the first study correlating PCR-DGGE bands representing specific bacteria to metabolites in the bovine rumen and to host feed efficiency traits.
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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 ».