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Enregistrement W2996281756 · doi:10.1139/cjas-2019-0035

Effects of feeding strategy and duration of the dry period on the rumen microbiota of dairy cows

2019· article· en· W2996281756 sur OpenAlexafffundvenue
H. Khazanehei, S. Li, Ehsan Khafipour, J.C. Plaizier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of Manitoba
Mots-clésRumenIce calvingDry matterBiologyLactationAnimal scienceComposition (language)FirmicutesMicrobiomeFood sciencePregnancy16S ribosomal RNABacteriaFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The composition of rumen microbiota during late gestation and early lactation was compared between cows receiving a close-up diet (1.43 Mcal net energy of lactation (NEl) kg−1 dry matter (DM)) throughout a 40 d dry period (SHORT) and cows receiving a far-off diet (1.28 Mcal NEl kg−1 DM) as well as the close-up diet (as above) for 39 and 21 d, respectively, during a conventional 60 d dry period (CONV). Rumen fluid was collected at weeks −2, −1, +1, +2, and +7 relative to calving. Extracted DNA was analyzed for taxonomic composition of the rumen microbiome using MiSeq Illumina sequencing of the V4 region of the 16S rRNA gene. At week +1, this composition differed (P < 0.05) between treatments. In cows under the CONV treatment, this composition only differed (P < 0.05) between weeks −1 and +1. For SHORT cows, this composition tended to differ between weeks +1 and +2 (P = 0.09) as well as between weeks +2 and +7 (P < 0.03). The change of the taxonomic composition of the rumen microbiota after calving, mainly consisting of increases in the abundance of Firmicutes and decreases in that of Bacteroidites, was comparatively slower and less favourable under the SHORT treatment. This may have been due to more excessive grain intake before calving of cows on the latter treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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