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Enregistrement W2794863708 · doi:10.1186/s40168-018-0447-y

Assessment of microbiome changes after rumen transfaunation: implications on improving feed efficiency in beef cattle

2018· article· en· W2794863708 sur OpenAlexafffund
Mi Zhou, Yongjia Peng, Yanhong Chen, Christen M. Klinger, M. Oba, Jianxin Liu, Le Luo Guan

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Livestock and Meat AgencyAlberta Beef Producers
Mots-clésBiologyRumenMicrobiomeBeef cattleMicrobial ecologyMedical microbiologyBiotechnologyAnimal scienceFood scienceMicrobiologyBacteriaBioinformaticsFermentationGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the host impact on its symbiotic microbiota is important in redirecting the rumen microbiota and thus improving animal performance. The current study aimed to understand how rumen microbiota were altered and re-established after being emptied and receiving content from donor, thus to understand the impact of such process on rumen microbial fermentation and to explore the microbial phylotypes with higher manipulation potentials. RESULTS: Individual animal had strong effect on the re-establishment of the bacterial community according to the observed profiles detected by both fingerprinting and pyrosequencing. Most of the bacterial profile recovery patterns and extents at genus level varied among steers; and each identified bacterial genus responded to transfaunation differently within each host. Coriobacteriaceae, Coprococcus, and Lactobacillus were found to be the most responsive and tunable genera by exchanging rumen content. Besides, the association of 18 bacterial phylotypes with host fermentation parameters suggest that these phylotypes should also be considered as the regulating targets in improving host feed efficiency. In addition, the archaeal community had different re-establishment patterns for each host as determined by fingerprint profiling: it was altered after receiving non-native microbiome in some animals, while it resumed its original status after the adaptation period in the other ones. CONCLUSIONS: The highly individualized microbial re-establishment process suggested the importance of considering host genetics, microbial functional genomics, and host fermentation/performance assessment when developing effective and selective microbial manipulation methods for improving animal feed efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations111
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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