Comparative analysis of the metabolically active microbial communities in the rumen of dromedary camels under different feeding systems using total rRNA sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Breakdown of plant biomass in rumen depends on interactions between bacteria, archaea, fungi, and protozoa; however, the majority of studies of the microbiome of ruminants, including the few studies of the rumen of camels, only studied one of these microbial groups. In this study, we applied total rRNA sequencing to identify active microbial communities in 22 solid and liquid rumen samples from 11 camels. These camels were reared at three stations that use different feeding systems: clover, hay and wheat straw (G1), fresh clover (G2), and wheat straw (G3). Bacteria dominated the libraries of sequence reads generated from all rumen samples, followed by protozoa, archaea, and fungi respectively. Firmicutes, Thermoplasmatales, Diplodinium , and Neocallimastix dominated bacterial, archaeal, protozoal and fungal communities, respectively in all samples. Libraries generated from camels reared at facility G2, where they were fed fresh clover, showed the highest alpha diversity. Principal co-ordinate analysis and linear discriminate analysis showed clusters associated with facility/feed and the relative abundance of microbes varied between liquid and solid fractions. This provides preliminary evidence that bacteria dominate the microbial communities of the camel rumen and these communities differ significantly between populations of domesticated camels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».