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Enregistrement W2609374317 · doi:10.1038/s41598-017-01269-3

Repeated inoculation of cattle rumen with bison rumen contents alters the rumen microbiome and improves nitrogen digestibility in cattle

2017· article· en· W2609374317 sur OpenAlexafffund
Gabriel O Ribeiro, Daniela Batista Oss, Zhixiong He, Robert J. Gruninger, Chijioke Elekwachi, Robert J. Forster, Wenzhu Yang, K. A. Beauchemin, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesElanco Animal HealthAgriculture and Agri-Food CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésRumenRuminantBiologyStrawMicrobiomeAnimal scienceFermentationAgronomyBeef cattleAnimal feedFood sciencePasture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future growth in demand for meat and milk, and the socioeconomic and environmental challenges that farmers face, represent a "grand challenge for humanity". Improving the digestibility of crop residues such as straw could enhance the sustainability of ruminant production systems. Here, we investigated if transfer of rumen contents from bison to cattle could alter the rumen microbiome and enhance total tract digestibility of a barley straw-based diet. Beef heifers were adapted to the diet for 28 days prior to the experiment. After 46 days, ~70 percent of rumen contents were removed from each heifer and replaced with mixed rumen contents collected immediately after slaughter from 32 bison. This procedure was repeated 14 days later. Intake, chewing activity, total tract digestibility, ruminal passage rate, ruminal fermentation, and the bacterial and protozoal communities were examined before the first and after the second transfer. Overall, inoculation with bison rumen contents successfully altered the cattle rumen microbiome and metabolism, and increased protein digestibility and nitrogen retention, but did not alter fiber digestibility.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations85
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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