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Enregistrement W2944298550 · doi:10.1017/s1751731119000752

Invited review: Application of meta-omics to understand the dynamic nature of the rumen microbiome and how it responds to diet in ruminants

2019· review· en· W2944298550 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revueanimal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaBeef Cattle Research Council
Mots-clésRumenMicrobiomeBiologyMetagenomicsRuminantArchaeaMicrobial population biologyMicrobial ecologyBiotechnologyOmicsBacteriaFood scienceBioinformaticsFermentationBiochemistryEcologyGeneGeneticsPasture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruminants are unique among livestock due to their ability to efficiently convert plant cell wall carbohydrates into meat and milk. This ability is a result of the evolution of an essential symbiotic association with a complex microbial community in the rumen that includes vast numbers of bacteria, methanogenic archaea, anaerobic fungi and protozoa. These microbes produce a diverse array of enzymes that convert ingested feedstuffs into volatile fatty acids and microbial protein which are used by the animal for growth. Recent advances in high-throughput sequencing and bioinformatic analyses have helped to reveal how the composition of the rumen microbiome varies significantly during the development of the ruminant host, and with changes in diet. These sequencing efforts are also beginning to explain how shifts in the microbiome affect feed efficiency. In this review, we provide an overview of how meta-omics technologies have been applied to understanding the rumen microbiome, and the impact that diet has on the rumen microbial community.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,259 · 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