Comparative Microbiome Analysis Reveals the Ecological Relationships Between Rumen Methanogens, Acetogens, and Their Hosts
Notice bibliographique
Résumé
Ruminant methane, which is generated by methanogens through the consumption of hydrogen and supports the normal function of the rumen ecosystem, is a major source of greenhouse gases. Reductive acetogenesis by acetogens is a possible alternative sink that can dispose of hydrogen for acetate production. However, the distribution of rumen methanogens and acetogens along with the relationships among methanogens, acetogens, and their host are poorly understood. Therefore, we investigated the rumen methanogen and acetogen communities of 97 individual animals representing 14 ruminant species within three ruminant families Cervidae (deer), Bovidae (bovid), and Moschidae (musk deer). The results showed that Methanobrevibacter spp. and acetogens associated with Eubacteriaceae were the most widespread methanogens and acetogens, respectively. However, other methanogens and acetogens exhibited host specificity in rumen of reindeer and Chinese muntjac deer. Acetogen and methanogen communities were not correlated in these species, and the phylosymbiosis signature between host phylogeny and the composition of both communities was lacking. The abundance of Methanobrevibacter gottschalkii was negatively correlated with the degree of papillation of the rumen wall. Finally, co-occurrence analysis showed that the variation of the predicted methane yields was characterized by the interactive patterns between methanogens, acetogens, and concentrations of rumen metabolites. Our results show that rumen methanogen and acetogen communities have low compositional interdependence and do not exhibit parallel host evolution, which suggests the strategies for mitigating methane production should be based on a species-specific rumen microbiota analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».