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Enregistrement W3178390255 · doi:10.3168/jds.2021-20225

Rumen microbiota and its relation to fermentation in lactose-fed calves

2021· article· en· W3178390255 sur OpenAlexaff
Satoshi Koike, M. Ueno, Hiroto Miura, A. Saegusa, K. Inouchi, Y. Inabu, Toshihisa Sugino, Le Luo Guan, M. Oba, Yasuo Kobayashi

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenLactoseStarterFermentationPropionateBiologyButyrateFood scienceHayAnimal scienceDry matterBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our previous studies, we revealed the effect of lactose inclusion in calf starters on the growth performance and gut development of calves. We conducted the present study as a follow-up study to identify the shift in rumen microbiota and its relation to rumen fermentation when calves are fed a lactose-containing starter. Thirty Holstein bull calves were divided into 2 calf starter treatment groups: texturized calf starter (i.e., control; n = 15) or calf starter in which starch was replaced with lactose at 10% (i.e., LAC10; n = 15) on a dry matter basis. All calves were fed their respective treatment calf starter ad libitum from d 7, and kleingrass hay from d 35. Rumen digesta were collected on d 80 (i.e., 3 wk after weaning) and used to analyze rumen microbiota and fermentation products. There was no apparent effect of lactose feeding on the α-diversity and overall composition of rumen microbiota. Amplicon sequencing and real-time PCR quantification of the 16S rRNA gene confirmed that the abundance of butyrate-producing bacteria (i.e., Butyrivibrio group and Megasphaera elsdenii) did not differ between the control and LAC10 groups. Conversely, the relative abundance of Mitsuokella spp., which produce lactate, succinate, and acetate, was significantly higher in the rumen of calves that were fed lactose, whereas the lactate concentration did not differ between the control and LAC10 groups. These findings suggest that the lactate production can be elevated by an increase of Mitsuokella spp. and then converted into butyrate, not propionate, since the proportion of propionate was lower in lactose-fed calves. In addition, we observed a higher abundance of Coriobacteriaceae and Pseudoramibacter-Eubacterium in the LAC10 group. Both these bacterial taxa include acetate-producing bacteria, and a positive correlation between the acetate-to-propionate ratio and the abundance of Pseudoramibacter-Eubacterium was observed. Therefore, the higher abundance of Coriobacteriaceae, Mitsuokella spp., and Pseudoramibacter-Eubacterium in the rumen of lactose-fed calves partially explains the increase in the proportion of rumen acetate that was observed in our previous study.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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