Bacterial community composition and fermentation in the rumen of Xinjiang brown cattle ( <i>Bos taurus</i> ), Tarim red deer ( <i>Cervus elaphus yarkandensis</i> ), and Karakul sheep ( <i>Ovis aries</i> )
Notice bibliographique
Résumé
The rumen microbiota plays a major role in the metabolism and absorption of indigestible food sources. Xinjiang brown cattle (Bos taurus), Tarim red deer (Cervus elaphus yarkandensis), and Karakul sheep (Ovis aries) are important ruminant species for animal husbandry in the Tarim Basin. However, the microbiota and rumen fermentation of these animals are poorly understood. Here, we apply high-throughput sequencing to examine the bacterial community in the rumen of cattle, red deer, and sheep and measured rumen fermentation products. Overall, 548 218 high-quality sequences were obtained and then classified into 6034 operational taxonomic units. Prevotella spp., Succiniclasticum spp., and unclassified bacteria within the families Succinivibrionaceae, Lachnospiraceae, and Veillonellaceae were the dominant bacteria in the rumen across the 3 hosts. Principal coordinate analysis identified significant differences in the bacterial communities across the 3 hosts. Pseudobutyrivibrio spp., Oscillospira spp., and Prevotella spp. were more prevalent in the rumen of the cattle, red deer, and sheep, respectively. Among the 3 hosts, the red deer rumen had the greatest amounts of acetate and butyrate and the lowest pH value. These results showed that Prevotella spp. are the dominant bacteria in the rumen of the cattle, red deer, and sheep, providing new insight into the rumen fermentation of ruminants distributed in the Tarim Basin.
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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 ».