Effects of the dietary grain content on rumen and fecal microbiota of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Six non-lactating Holstein dairy cows received diets with forage to grain mixture ratios of 100:0 (G0), 75:25 (G25), and 50:50 (G50) that contained 0.5%, 10.0%, and 19.5% dry matter (DM) of starch, respectively. Rumen fluid and feces were sampled, and methane emissions were determined during the last week of 5 wk experimental periods. Taxonomic compositions of microbiota were determined using Illumina 16S rRNA sequencing. Increased grain feeding increased the acidity and volatile fatty acid concentrations of rumen fluid and feces, and decreased methane emissions expressed as L·kg −1 DM. Microbial diversities were highest for G25. The numbers of identified genera in rumen fluid were 185, 182, and 171 for G0, G25, and G50, respectively. In feces, these numbers were 197, 182, and 171 for these diets, respectively. In rumen digesta, seven genera were correlated positively to G0 and negatively to G50, and six genera were correlated negatively to G0 and positively to G50. In feces, 16 genera were correlated positively to G0 and negatively to G50, and 13 genera were correlated negatively to G0 and positively to G50. Increasing grain feeding affected a limited number of genera in rumen digesta and feces. This could not explain treatment effects on the functionalities of 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».