Accessing Dietary Effects on the Rumen Microbiome: Different Sequencing Methods Tell Different Stories
Notice bibliographique
Résumé
The current study employed both amplicon and shotgun sequencing to examine and compare the rumen microbiome in Angus bulls fed with either a backgrounding diet (BCK) or finishing diet (HG), to assess if both methods produce comparable results. Rumen digesta samples from 16 bulls were subjected for microbial profiling. Distinctive microbial profiles were revealed by the two methods, indicating that choice of sequencing approach may be a critical facet in studies of the rumen microbiome. Shotgun-sequencing identified the presence of 303 bacterial genera and 171 archaeal species, several of which exhibited differential abundance. Amplicon-sequencing identified 48 bacterial genera, 4 archaeal species, and 9 protozoal species. Among them, 20 bacterial genera and 5 protozoal species were differentially abundant between the two diets. Overall, amplicon-sequencing showed a more drastic diet-derived effect on the ruminal microbial profile compared to shotgun-sequencing. While both methods detected dietary differences at various taxonomic levels, few consistent patterns were evident. Opposite results were seen for the phyla Firmicutes and Bacteroidetes, and the genus Selenomonas. This study showcases the importance of sequencing platform choice and suggests a need for integrative methods that allow robust comparisons of microbial data drawn from various omic approaches, allowing for comprehensive comparisons across studies.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».