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Enregistrement W3008801636 · doi:10.1146/annurev-animal-021419-083952

The Role of the Gut Microbiome in Cattle Production and Health: Driver or Passenger?

2020· review· en· W3008801636 sur OpenAlexaff
Eóin O’Hara, A. L. A. Neves, Yang Song, Le Luo Guan

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Animal Biosciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobiomeRuminantBiologyMetagenomicsRumenBiotechnologyOmicsGut microbiomeProduction (economics)PopulationAnimal productionMicrobial ecologyHost (biology)EcologyBioinformaticsFood scienceBacteriaGeneticsPastureGeneEnvironmental healthAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruminant production systems face significant challenges currently, driven by heightened awareness of their negative environmental impact and the rapidly rising global population. Recent findings have underscored how the composition and function of the rumen microbiome are associated with economically valuable traits, including feed efficiency and methane emission. Although omics-based technological advances in the last decade have revolutionized our understanding of host-associated microbial communities, there remains incongruence over the correct approach for analysis of large omic data sets. A global approach that examines host/microbiome interactions in both the rumen and the lower digestive tract is required to harness the full potential of the gastrointestinal microbiome for sustainable ruminant production. This review highlights how the ruminant animal production community may identify and exploit the causal relationships between the gut microbiome and host traits of interest for a practical application of omic data to animal health and production.

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 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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations247
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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