400 Relationship between fecal microbiota and enteral methane emissions of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relationships between enteral methane emissions and abundances of bacterial taxa in the feces of dairy cows were determined to assess if these abundances can be used to predict these emissions. Six mature non-lactating Holstein dairy cows on diets with forage (alfalfa/grass hay) to grain ratios of 100:0, 75:25, and 50:50 were used during 5-wk experimental periods in a replicated 3x3 Latin Square Design. Dietary NDF and starch concentrations ranged from 38.7 to 56.0 % DM and from 0.5 to 19.5 % DM among diets, respectively. Methane outputs were measured using an open-hood calorimetric system during two 24 h periods on two separate days during the fifth week of experimental periods. Daily methane emissions ranged from 288.5 to 588.5 L/d among cows and diets, and averaged 413.4 L/d. Feces were sampled twice daily on the days preceding methane measurements. Compositions of the microbiota in feces were determined using Illumina 16S rRNA sequencing. Linear regression models were developed using the MIXED procedure of the SAS to determine the relationships between daily methane emissions (L/d) and the abundances of bacterial taxa in feces (%). Relative abundances of taxa that were significantly correlated with methane emissions and that were present in at least 30% of feces samples were included in the initial model. Abundances with a significance level greater than 0.25 were stepwise removed from the model. Taxa with high correlation coefficients (r > 0.75) were not placed together in models. The final model included the abundances of 6 bacterial families in the feces, and had an R2, CV, and root MSE values of 0.92, 4.93, and 20.2, respectively. These results suggest that enteral methane emissions can be predicted from the bacterial composition of the feces. However, model validation with different data sets and diets is needed.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».