Comparative denaturing gradient gel electrophoresis analysis of fungal communities associated with whole plant corn silage
Notice bibliographique
Résumé
Significant portions of grain produced for livestock consumption are convened into ensiled forage. Silage producers have long recognized the positive effects of using an inoculant to insure the proper transformation of forage into a palatable and digestible feedstuff. When silage is fed from a storage structure, exposure to air stimulates the growth of epiphytic aerobes that may result in the loss of up to 50% of the dry matter. Moreover, fungi have been found to be associated with ensiled forage, but their growth is normally suppressed by the anaerobic conditions. However, the introduction of oxygen results in a fungal bloom, and the fungi and the associated metabolites may result in lost productivity in the livestock consuming the contaminated forage. In this study, we report on the diversity of the fungal community associated with whole plant corn silage during the ensiling process, and the effect of two different bacterial inoculants as compared with the uninoculated natural epiphytic fermentation on the distribution of the fungi associated with the silage. The fungal community from duplicate mini-silo packages of the same treatment was analyzed by denaturing gradient gel electrophoresis and direct sequencing of the resulting operational taxonomic units. This method proved useful in analyzing the complex microbial communities associated with the forage in that it was possible to determine that one inoculant dramatically influenced the fungal community associated with whole plant corn silage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».