Application of Molecular Techniques to Better Understand the Roles of Rumen Microbiota in Cattle Feed Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Feed efficiency, simply expressed as less feed inputs versus animal production outputs, can be measured in several ways, such as feed conversion ratio (FCR) and residual feed intake (RFI). FCR is a common measurement in beef cattle operations, and is the ratio of feed intake to live-weight gain. RFI is defined as the difference between actual and predicted feed intake after taking into account variability in maintenance and growth requirements. Rumen microbiota, which inludes bacteria, archaea, protozoa, and fungi, play an essential role in the digestion of lignocellulosic plant biomass, and can provide more than 70% of the host ruminants energy requirements via the production of volatile fatty acids (VFAs). Methane, a potent greenhouse gas (GHG), is produced in large quantities by the rumen microbiota, and is a known contributor to the global increase in GHG emissions. Studies have shown a negative relationship between methane emission and feed efficiency. Therefore, there is a need to study the feed efficiency from a rumen microbiome perspective and explore the probability of improving feed efficiency and hence reduce methane production in cattle by manipulating the rumen microbiome. The development of high-throughput sequencing technologies incuding metagenomics and metatranscriptomic analyses in the past decade has led to a sharp increase in understanding the rumen microbiota and associated function. As such, this mini-review will focus on the new findings during the last decade in cattle feed efficiency and the rumen microbiome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».