Transformation with <i>TT8</i> and <i>HB12</i> RNAi Constructs in Model Forage (<i>Medicago sativa</i>, Alfalfa) Affects Carbohydrate Structure and Metabolic Characteristics in Ruminant Livestock Systems
Notice bibliographique
Résumé
Lignin, a phenylpropanoid polymer present in secondary cell walls, has a negative impact on feed digestibility. TT8 and HB12 genes were shown to have low expression levels in low-lignin tissues of alfalfa, but to date, there has been no study on the effect of down-regulation of these two genes in alfalfa on nutrient chemical profiles and availability in ruminant livestock systems. The objectives of this study were to investigate the effect of transformation of alfalfa with TT8 and HB12 RNAi constructs on carbohydrate (CHO) structure and CHO nutritive value in ruminant livestock systems. The results showed that transformation with TT8 and HB12 RNAi constructs reduced rumen, rapidly degraded CHO fractions (RDCA4, P = 0.06; RDCB1, P < 0.01) and totally degraded CHO fraction (TRDCHO, P = 0.08). Both HB12 and TT8 populations had significantly higher in vitro digestibility of neutral detergent fiber (NDF) at 30 h of incubation (ivNDF30) compared to the control (P < 0.01). The TT8 populations had highest ivDM30 and ivNDF240. Transformation of alfalfa with TT8 and HB12 RNAi constructs induced molecular structure changes. Different CHO functional groups had different sensitivities and different responses to the transformation. The CHO molecular structure changes induced by the transformation were associated with predicted CHO availability. Compared with HB12 RNAi, transformation with TT8 RNAi could improve forage quality by increasing the availability of both NDF and DM. Further study is needed on the relationship between the transformation-induced structure changes at a molecular level and nutrient utilization in ruminant livestock systems when lignification is much higher.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».