Effect of Dietary Starch Source and Concentration on Equine Fecal Microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Starch from corn is less susceptible to equine small intestinal digestion than starch from oats, and starch that reaches the hindgut can be utilized by the microbiota. The objective of the current study was to examine the effects of starch source on equine fecal microbiota. Thirty horses were assigned to treatments: control (hay only), HC (high corn), HO (high oats), LC (low corn), LO (low oats), and LW (low pelleted wheat middlings). Horses received an all-forage diet (2 wk; d -14 to d -1) before the treatment diets (2 wk; d 1 to 14). Starch was introduced gradually so that horses received 50% of the assigned starch amount (high = 2 g starch/kg BW; low = 1 g starch/kg BW) by d 4 and 100% by d 11. Fecal samples were obtained at the end of the forage-only period (S0; d -2), and on d 6 (S1) and d 13 (S2) of the treatment period. Cellulolytics, lactobacilli, Group D Gram-positive cocci (GPC), lactate-utilizers and amylolytics were enumerated. Enumeration data were log transformed and analyzed by repeated measures ANOVA. There were sample day × treatment interactions (P < 0.0001) for all bacteria enumerated. Enumerations from control horses did not change during the sampling period (P > 0.05). All treatments except LO resulted in increased amylolytics and decreased cellulolytics, but the changes were larger in horses fed corn and wheat middlings (P < 0.05). Feeding oats resulted in increased lactobacilli and decreased GPC (P < 0.05), while corn had the opposite effects. LW had increased lactobacilli and GPC (P < 0.05). The predominant amylolytic isolates from HC, LC and LW on S2 were identified by 16S RNA gene sequencing as Enterococcus faecalis, but other species were found in oat fed horses. These results demonstrate that starch source can have a differential effect on the equine fecal microbiota.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».