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Enregistrement W2611816667 · doi:10.1186/s12864-017-3726-2

Effects of dietary physical or nutritional factors on morphology of rumen papillae and transcriptome changes in lactating dairy cows based on three different forage-based diets

2017· article· en· W2611816667 sur OpenAlexafffund
Bing Wang, Diming Wang, Xuehui Wu, Jie Cai, Mei Liu, Xinbei Huang, Jiusheng Wu, Jianxin Liu, Leluo Guan

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaAlberta InnovatesUniversity of AlbertaZhejiang UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRumenBiologyForageAnimal scienceHayLactationTranscriptomeStoverAnimal feedDairy cattleFood scienceAgronomyBiochemistryGene expressionGeneFermentationCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rumen epithelial tissue plays an important role in nutrient absorption and rumen health. However, whether forage quality and particle size impact the rumen epithelial morphology is unclear. The current study was conducted to elucidate the effects of forage quality and forage particle size on rumen epithelial morphology and to identify potential underlying molecular mechanisms by analyzing the transcriptome of the rumen epithelium (RE). To achieve these objectives, 18 mid-lactation dairy cows were allocated to three groups (6 cows per group), and were fed with one of three different forage-based diets, alfalfa hay (AH), corn stover (CS), and rice straw (RS) for 14 weeks, respectively. Ruminal volatile fatty acids (VFAs) and epithelial thickness were determined, and RNA-sequencing was conducted to identify the transcriptomic changes of rumen epithelial under different forage-based diets. RESULTS: The RS diet exhibited greater particle size but low quality, the AH diet was high nutritional value but small particle size, and CS diet was low quality and small particle size. The ruminal total VFA concentration was greater in AH compared with those in CS or RS. The width of the rumen papillae was greater in RS-fed cows than in cows fed AH or CS. In total, 31, 40, and 28 differentially expressed (DE, fold change > 2, FDR < 0.05) genes were identified via pair-wise comparisons including AH vs. CS, AH vs. RS, and RS vs. CS, respectively. Functional classification analysis of DE genes revealed dynamic changes in ion binding (such as DSG1) between AH and CS, proliferation and apoptotic processes (such as BAG3, HLA-DQA1, and UGT2B17) and complement activation (such as C7) between AH or RS and CS. The expression of HLA-DQA1 was down-regulated in RS compared with AH and CS, and the expression of UGT2B17 was down-regulated in RS compared with CS, with positive (R = 0.94) and negative (R = -0.96) correlation with the width of rumen epithelial papillae (P < 0.05), respectively. CONCLUSION: Our results suggest that both nutrients (VFAs) and particle sizes can alter expression of genes involved in cell proliferation/apoptosis process and complement complex. Our results suggest that particle size may be more important in regulating rumen epithelial morphology when animals are fed with low-quality forage diets and the identified DE genes may affect the RE nutrient absorption or morphology of RE. Our findings provide insights into the effects of the dietary particle size in the future management of dairy cow feeding, that when cows were fed with low-quality forage (such as rice straw), smaller particle size may be beneficial for nutrients absorption and milk production.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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