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Enregistrement W3135059364 · doi:10.3168/jds.2020-19496

Effect of an intramammary lipopolysaccharide challenge on the hindgut microbial composition and fermentation of dairy cattle experiencing intermittent subacute ruminal acidosis

2021· article· en· W3135059364 sur OpenAlexaff
Renée M. Petri, Siska Aditya, Elke Humer, Qendrim Zebeli

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesÖsterreichische Agentur für Internationale Mobilität und Kooperation in Bildung, Wissenschaft und ForschungVienna Science and Technology FundVeterinärmedizinische Universität WienOeAD-GmbHASEAN-European Academic University Network
Mots-clésHindgutBiologyFecesLachnospiraceaeAnimal scienceAcidosisCompletely randomized designTotal mixed rationInternal medicineEndocrinologyFood scienceLactationMicrobiologyFirmicutesIce calvingBiochemistryEcologyMedicineMidgut

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding grain-rich diets often results in subacute ruminal acidosis (SARA), a condition associated with ruminal dysbiosis and systemic inflammation. Yet, the effect of SARA on hindgut microbiota, and whether this condition is aggravated by exogenous immune stimuli, is less understood. Therefore, the aims of this study were to determine the effects of an intermittent high-grain SARA model on the hindgut microbial community, and to evaluate whether the effects of SARA on the fecal microbiome and fermentation were further affected by an intramammary lipopolysaccharide (LPS) challenge. A total of 18 early-lactating Simmental cows were divided into 3 groups (n = 6); 2 were fed a SARA-inducing feeding regimen (60% concentrate), 1 was fed a control (CON) diet (40% concentrate). On d 30, 1 SARA group (SARA-LPS) and the CON group (CON-LPS) were intramammarily challenged with a single dose of 50 µg of LPS from Escherichia coli O26:B6, whereas the remaining 6 SARA cows (SARA-PLA) received a placebo. Using a longitudinal randomized controlled design, with grouping according to parity and days in milk), statistical analysis was performed with baseline measurements used as a covariate in a mixed model procedure. The SARA-inducing feeding challenge resulted in decreased fecal pH and increased butyrate as a proportion of total short-chain fatty acids in the feces. On d 30, SARA-challenged cows had decreased fecal diversity as shown by the Shannon and Chao1 indices and a decrease in the relative abundance of Euryarchaeota and cellulolytic genera, and numerical increases in the relative abundance of several Firmicutes associated with starch and secondary fermentation. The LPS challenge did not affect the fecal pH and short-chain fatty acids, but increased the Chao1 richness index in an interaction with the SARA challenge, and affected the relative abundance of Verrucomicrobia (1.13%), Actinobacteria (0.19%), and Spirochaetes (0.002%), suggesting an effect on the microbial ecology of the hindgut during SARA conditions. In conclusion, the SARA-inducing feeding regimen promoted important microbial changes at d 30, including reduced diversity and evenness compared with CON, whereas the external LPS challenge led to changes in the microbial community without affecting fecal fermentation properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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