Changes in the Rumen Epimural Bacterial Diversity of Beef Cattle as Affected by Diet and Induced Ruminal Acidosis
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the nature of the rumen epithelial adherent (epimural) microbiome in cattle fed different diets. Using denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE), quantitative real-time PCR (qPCR), and pyrosequencing of the V3 hypervariable coding region of 16S rRNA, epimural bacterial communities of 8 cattle were profiled during the transition from a forage to a high-concentrate diet, during acidosis, and after recovery. A total of 153,621 high-quality gene sequences were obtained, with populations exhibiting less taxonomic variability among individuals than across diets. The bacterial community composition exhibited clustering (P < 0.03) by diet, with only 14 genera, representing >1% of the rumen epimural population, differing (P ≤ 0.05) among diets. During acidosis, levels of Atopobium, Desulfocurvus, Fervidicola, Lactobacillus, and Olsenella increased, while during the recovery, Desulfocurvus, Lactobacillus, and Olsenella reverted to levels similar to those with the high-grain diet and Sharpea and Succinivibrio reverted to levels similar to those with the forage diet. The relative abundances of bacterial populations changed during diet transition for all qPCR targets except Streptococcus spp. Less than 5% of total operational taxonomic units (OTUs) identified exhibited significant variability across diets. Based on DGGE, the community structures of epithelial populations differed (P ≤ 0.10); segregation was most prominent for the mixed forage diet versus the grain, acidotic challenge, and recovery diets. Atopobium, cc142, Lactobacillus, Olsenella, RC39, Sharpea, Solobacterium, Succiniclasticum, and Syntrophococcus were particularly prevalent during acidosis. Determining the metabolic roles of these key genera in the rumens of cattle fed high-grain diets could define a clinical microbial profile associated with ruminal acidosis.
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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 ».