Distinct Effects of Bovicin HC5 and Virginiamycin on in vitro Ruminal Fermentation and Microbial Community Composition
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotics are used as feed additives for cattle to alter rumen fermentation and increase weight gain. However, this practice can potentially lead to the presence of antibiotic residues in milk and meat and the selection of multiresistant bacteria. Bacteriocins have been suggested as an alternative to antibiotics used in animal production. This work aimed to evaluate the in vitro effects of bovicin HC5 and virginiamycin on ruminal fermentation and on microbial community composition. Ruminal fluid was collected from fistulated cows fed corn silage and incubated with Trypticase (15 g L-1). Cultures treated with bovicin HC5 or virginiamycin decreased (P < 0.05) ammonia accumulation by 47.46% and 66.17%, respectively. Bovicin HC5 and virginiamycin also decreased (P < 0.05) the concentration of organic acids and gas production, but the effects were somewhat distinct. Molecular fingerprinting of the microbial community using PCR-DGGE revealed that community structure varied between treatments and were distinct from the controls. These results demonstrate that bovicin HC5 and virginiamycin have distinct effects on ruminal fermentation and modify differently the microbial community composition. These results also expand the knowledge about the effects of antibiotics and bacteriocins on bacterial and archaeal communities involved in protein metabolism in the rumen.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».