Effects of Thymol Supplementation on Goat Rumen Fermentation and Rumen Microbiota In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
This study was performed to explore the predominant responses of rumen microbiota with thymol supplementation as well as effective dose of thymol on rumen fermentation. Thymol at different concentrations, i.e., 0, 100 mg/L, 200 mg/L, and 400 mg/L (four groups × five replications) was applied for 24 h of fermentation in a rumen fluid incubation system. Illumina MiSeq sequencing was applied to investigate the ruminal microbes in addition to the examination of rumen fermentation. Thymol doses reached 200 mg/L and significantly decreased (p < 0.05) total gas production (TGP) and methane production; the production of total volatile fatty acids (VFA), propionate, and ammonia nitrogen, and the digestibility of dry matter and organic matter were apparently decreased (p < 0.05) when the thymol dose reached 400 mg/L. A thymol dose of 200 mg/L significantly affected (p < 0.05) the relative abundance of 14 genera of bacteria, three species of archaea, and two genera of protozoa. Network analysis showed that bacteria, archaea, and protozoa significantly correlated with methane production and VFA production. This study indicates an optimal dose of thymol at 200 mg/L to facilitate rumen fermentation, the critical roles of bacteria in rumen fermentation, and their interactions with the archaea and protozoa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».