Silage review: Using molecular approaches to define the microbial ecology of silage
Notice bibliographique
Résumé
Ensiling of forages was recognized as a microbial-driven process as early as the late 1800s, when it was associated with the production of "sweet" or "sour" silage. Classical microbiological plating techniques defined the epiphytic microbial populations associated with fresh forage, the pivotal role of lactic acid-producing bacteria in the ensiling process, and the contribution of clostridia, bacilli, yeast, and molds to the spoilage of silage. Many of these classical studies focused on the enumeration and characterization of a limited number of microbial species that could be readily isolated on selective media. Evidence suggested that many of the members of these microbial populations were viable but unculturable, resulting in classical studies underestimating the true microbial diversity associated with ensiling. Polymerase chain reaction-based techniques, including length heterogeneity PCR, terminal RFLP, denaturing gradient gel electrophoresis, and automated ribosomal intergenic spacer analysis, were the first molecular methods used to study silage microbial communities. Further advancements in whole comparative genomic, metagenomic, and metatranscriptomic sequencing have or are in the process of superseding these methods, enabling microbial communities during ensiling to be defined with a degree of detail that is impossible using classical microbiology. These methods have identified new microbial species in silage, as well as characterized shifts in microbial communities with forage type and composition, ensiling method, and in response to aerobic exposure. Strain- and species-specific primers have been used to track the persistence and contribution of silage inoculants to the ensiling process and the role of specific species of yeast and fungi in silage spoilage. Sampling and the methods used to isolate genetic materials for further molecular analysis can have a profound effect on results. Primer selection for PCR amplification and the presence of inhibitors can also lead to biases in the interpretation of sequence data. Bioinformatic analyses are reliant on the integrity and presence of sequence data within established databases and can be subject to low taxonomic resolution. Despite these limitations, advancements in molecular biology are poised to revolutionize our current understanding of the microbial ecology of silage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».