Identifying active rumen epithelial associated bacteria and archaea in beef cattle divergent in feed efficiency using total RNA-seq
Notice bibliographique
Résumé
To date, the role of ruminal epithelial attached microbiota in cattle feed efficiency is undefined. In this study, we aimed to characterize transcriptionally active bacteria and archaea attached to the rumen epithelial wall and to determine whether they differ in cattle with varied feed efficiency. RNA-sequencing was performed to obtain the rumen epithelial transcriptomes from 9 of the most efficient (low RFI) and 9 of the most inefficient (high RFI) animals. The bacteria and archaea 16S rRNA transcripts were identified using an in-house developed pipeline, enriched from filtered reads that did not map to the bovine genome. Archaea from unclassified genera belonging to the Euryarchaeota phylum showed the most activity on the rumen epithelium of low RFI (81.3 ± 1.9%) and high RFI (76.4 ± 3.0%) steers. Bacteria from the Succinivibrionaceae family showed the greatest activity of bacteria on the low RFI (28.7 ± 9.0%) and high RFI (33.9± 8.8%) epithelium. Of the bacterial families, Campylobacteraceae and Neisseriaceae had significantly greater activity on the low RFI epithelium (p < 0.05) and are known to play a role in oxygen scavenging. Greater activity of rumen epithelial attached oxygen scavenging bacteria may provide more optimal feed fermentation conditions, which contributes to high fermentation efficiency in the rumen.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».