Metatranscriptomic Profiling Reveals the Effect of Breed on Active Rumen Eukaryotic Composition in Beef Cattle With Varied Feed Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Exploring the compositional characteristics of rumen eukaryotic community can expand our understanding of their role in rumen function and feed efficiency. In this study, we applied metatranscriptomics to characterize the active rumen eukaryotic community (protozoa and fungi) in beef cattle (n = 48) of three breeds [Angus (AN), Charolais (CH), Kinsella Composite (KC)] and with divergent residual feed intake (RFI). The composition of active rumen eukaryotic microbiota was evaluated based on enriched 18S rRNAs from the metatranscriptomic datasets. At the phylum level, a total of 4 protozoal taxa (Ciliophora, Parabasalia, unclassified SAR, and unclassified Alveolata), 6 fungal taxa (Neocallimastigomycota, Basidiomycota, unclassified Fungi, Mucoromycota, Ascomycota, and Chytridiomycota), and 1 sister group of kingdom Fungi (unclassified Opisthokonta) were detected with relative abundances higher than 0.01% and in at least 50% of animals within each breed. Among these, Ciliophora, Parabasalia, unclassified Opisthokonta, and Neocallimastigomycota were the top 4 active eukaryotic phyla. At the genus level, a total of 8 ciliated protozoa, 5 flagellated protozoa, 5 anaerobic fungi, and 10 aerobic fungi taxa were detected, with unclassified Trichostomatia, Tetratrichomonas, unclassified Neocallimastigaceae, and Pleurotus being the most predominant taxa of ciliated protozoa, flagellated protozoa, anaerobic fungi, and aerobic fungi, respectively. Differential abundance analysis revealed that breed had a significant effect on the phylogenetic lineages of rumen eukaryotes, and 7 fungal taxa were more abundant (linear discriminant analysis score > 2 with P < 0.05) in the rumen of KC steers than in the rumen of AN and CH steers. Although principal coordinate analysis revealed that the ruminal active eukaryotic profiles were not distinguishable between high- and low-RFI groups, the diversity indices, including Faith’s phylogenetic diversity, observed OTUs, and Shannon index of rumen eukaryotes were higher in low-RFI steers than those in high-RFI steers. Meanwhile, the abundance of genus Entodinium and the kingdom Fungi was higher in low-RFI steers than that in high-RFI steers. This information on active rumen eukaryotic microbiota and identified differential abundance of taxa between high- and low-RFI animals suggests the possibility of improving feed efficiency through altering rumen eukaryotic microbiota.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».