Metatranscriptomic Profiling Reveals Linkages between the Active Rumen Microbiome and Feed Efficiency in Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Exploring compositional and functional characteristics of the rumen microbiome can improve the understanding of its role in rumen function and cattle feed efficiency. In this study, we applied metatranscriptomics to characterize the active rumen microbiomes of beef cattle with different feed efficiencies (efficient, n = 10; inefficient, n = 10) using total RNA sequencing. Active bacterial and archaeal compositions were estimated based on 16S rRNAs, and active microbial metabolic functions including carbohydrate-active enzymes (CAZymes) were assessed based on mRNAs from the same metatranscriptomic data sets. In total, six bacterial phyla ( Proteobacteria , Firmicutes , Bacteroidetes , Spirochaetes , Cyanobacteria , and Synergistetes ), eight bacterial families ( Succinivibrionaceae , Prevotellaceae , Ruminococcaceae , Lachnospiraceae , Veillonellaceae , Spirochaetaceae , Dethiosulfovibrionaceae , and Mogibacteriaceae ), four archaeal clades ( Methanomassiliicoccales , Methanobrevibacter ruminantium , Methanobrevibacter gottschalkii , and Methanosphaera ), 112 metabolic pathways, and 126 CAZymes were identified as core components of the active rumen microbiome. As determined by comparative analysis, three bacterial families ( Lachnospiraceae , Lactobacillaceae , and Veillonellaceae ) tended to be more abundant in low-feed-efficiency (inefficient) animals ( P < 0.10), and one archaeal taxon ( Methanomassiliicoccales ) tended to be more abundant in high-feed-efficiency (efficient) cattle ( P < 0.10). Meanwhile, 32 microbial metabolic pathways and 12 CAZymes were differentially abundant (linear discriminant analysis score of >2 with a P value of <0.05) between two groups. Among them, 30 metabolic pathways and 11 CAZymes were more abundant in the rumen of inefficient cattle, while 2 metabolic pathways and 1 CAZyme were more abundant in efficient animals. These findings suggest that the rumen microbiomes of inefficient cattle have more diverse activities than those of efficient cattle, which may be related to the host feed efficiency variation. IMPORTANCE This study applied total RNA-based metatranscriptomics and showed the linkage between the active rumen microbiome and feed efficiency (residual feed intake) in beef cattle. The data generated from the current study provide fundamental information on active rumen microbiome at both compositional and functional levels, which serve as a foundation to study rumen function and its role in cattle feed efficiency. The findings that the active rumen microbiome may contribute to variations in feed efficiency of beef cattle highlight the possibility of enhancing nutrient utilization and improve cattle feed efficiency through modification of rumen microbial functions.
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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 | 0,001 | 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 ».