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Enregistrement W2180572607 · doi:10.1111/jam.13005

Live yeasts enhance fibre degradation in the cow rumen through an increase in plant substrate colonization by fibrolytic bacteria and fungi

2015· article· en· W2180572607 sur OpenAlexaff
F. Chaucheyras-Durand, Aurélie Ameilbonne, A. Bichat, Pascale Mosoni, Faisury Ossa, Évelyne Forano

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensLallemand (Canada)Biotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFood scienceBiologyBranYeastFibrobacter succinogenesBacteriaSilageFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To monitor the effect of a live yeast additive on feedstuff colonization by targeted fibrolytic micro-organisms and fibre degradation in the cow rumen. METHODS AND RESULTS: Abundance of adhering fibrolytic bacteria and fungi on feedstuffs incubated in sacco in the cow rumen was quantified by qPCR and neutral detergent fibre (NDF) degradation was measured. Saccharomyces cerevisiae I-1077 (SC) increased the abundance of fibre-associated Fibrobacter succinogenes on wheat bran (WB) and that of Ruminococcus flavefaciens on alfalfa hay (AH) and wheat silage (WS). The greatest effect was observed on the abundance of Butyrivibrio fibrisolvens on AH and soya hulls (SH) (P < 0·001). Fungal biomass increased on AH, SH, WS and WB in the presence of SC. NDF degradation of AH and SH was improved (P < 0·05) with SC supplementation. CONCLUSIONS: Live yeasts enhanced microbial colonization of fibrous materials, the degree of enhancement depended on their nature and composition. As an effect on rumen pH was not likely to be solely involved, the underlying mechanisms could involve nutrient supply or oxygen scavenging by the live yeast cells. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Distribution of this microbial additive could be an interesting tool to increase fibre digestion in the rumen and thereby improve cow feed efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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