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Enregistrement W2550107908 · doi:10.2527/jam2016-1617

1617 Effect of dietary energy source and level on rumen bacteria community in lactating dairy cows

2016· article· en· W2550107908 sur OpenAlexaff
Dengpan Bu, Sheng Li, Zhongtang Yu, Shuai Gao, Lei Ma, Xudong Zhou, J. Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFood scienceDairy cattleAnimal scienceBacteriaEnergy sourceBiologyChemistryFermentationEcologyRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increased dietary energy level and degradation rate are beneficial to rumen microbial protein synthesis and milk production by dairy cattle. This study aimed to examine the effects of dietary energy source and level on rumen bacterial community in lactating dairy cows. Eight primiparous Chinese Holstein cows were used in a replicated 4 × 4 Latin square design. Cows were allocated to four treatments arranged in a 2 × 2 factorial design with energy levels (NEL, 1.52 vs. 1.72 Mcal/kg of DM, referred to as LE vs. HE) and energy sources (steam-flaked corn or ground corn, SFC vs. GC). All cows were fed twice daily ad libitum. Each experimental period consisted of 14 d for adaptation and 7 d for sample collection. Rumen fluid was collected in the morning 3 h after feeding via stomach tubing at d 17. Total DNA was extracted from each rumen sample, and the V4 hypervariable region of 16S rRNA gene was amplified and subjected to paired-end Illumina sequencing. After merging of paired-end sequencing reads, the low-quality sequences were removed and the quality-checked sequences were clustered into operational units (OTU) using the UPARSE pipeline. The resulting OTU were taxonomically classified using the RDP classifier implemented in QIIME. The bacterial communities were profiled using α diversity measurements, whereas the effects of both energy sources and levels were evaluated based on UniFrac distance using a permutational ANOVA method. The differences in bacterial community structure were examined using DESeq2 in R. The LE and the GC treatments decreased bacterial richness as indicated by lowered number of species detected and estimates of both Chao1 and ACE (P < 0.05). The lower Shannon diversity index also suggests that LE and GC treatments decreased evenness of the rumen bacterial communities (P < 0.05). The composition of the bacterial communities was similar at the phylum level between two types of corn, but the high-energy diet altered bacterial communities by increasing Cyanobacteria while reducing Firmicutes and Proteobacteria (P < 0.05). At the genus level, the SFC diet had lower relative abundance of Papillibacter but higher relative abundance of Mitsuokella than the GC diet (P < 0.05). In contrast, dietary energy levels affected bacterial communities more extensively, with 51 genera being affected. The results indicate that increase in dietary energy level can affect rumen bacterial community to a greater extent than energy source when provided as steam-flaked vs. ground corn (P < 0.05)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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