Effect of Dietary Forage to Concentrate Ratios on Dynamic Profile Changes and Interactions of Ruminal Microbiota and Metabolites in Holstein Heifers
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of global ruminal microbiota and metabolites under extensive feeding conditions is a prerequisite for optimizing rumen function and improving ruminant feed efficiency. Furthermore, the gap between the information on the ruminal microbiota and metabolites needs to be bridged. The aim of this study was to investigate the effects of a wide range of forage to concentrate ratios (F:C) on changes and interactions of ruminal microbiota and metabolites. Four diets with different F:C (80:20, 60:40, 40:60, and 20:80) were limit-fed to 24 Holstein heifers, and Illumina MiSeq sequencing and gas chromatography time-of-flight/mass spectrometry were used to investigate the profile changes of the ruminal microbes and metabolites, and the interaction between them. The predominant bacterial phyla in the rumen were Bacteroidetes (57.2 ± 2.6%) and Firmicutes (26.8 ± 1.6%), and the predominant anaerobic fungi were Neocallimastigomycota (64.3 ± 3.8%) and Ascomycota (22.6 ± 2.4%). In total, 44, 9, 25, and 2 genera, respectively, were identified as the core rumen bacteria, ciliate protozoa, anaerobic fungi, and archaea communities across all samples. An increased concentrate level linearly decreased the relative abundance of cellulolytic bacteria and ciliates, namely Fibrobacter, Succinimonas, Polyplastron, and Ostracodinium (q < 0.05), and linearly increased the relative abundance of Entodinium (q = 0.04), which is a non-fibrous carbohydrate degrader. Dietary F:C had no effect on the communities of anaerobic fungi and archaea. Rumen metabolomics analysis revealed that ruminal amino acids, lipids, organic acids, and carbohydrates were altered significantly by altering the dietary F:C. With increasing dietary concentrate levels, the proportions of propionate and butyrate linearly increased in the rumen (P ≤ 0.01). Correlation analysis revealed that there was some utilization relationship or productive association between candidate metabolites and affected microbe groups. This study provides a better understanding of ruminal microbiota and metabolites under a wide range of dietary F:C, which could further reveal integrative information of rumen function and lead to an improvement in ruminant production.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».