Implication and challenges of direct-fed microbial supplementation to improve ruminant production and health
Notice bibliographique
Résumé
Direct-fed microbials (DFMs) are feed additives containing live naturally existing microbes that can benefit animals' health and production performance. Due to the banned or strictly limited prophylactic and growth promoting usage of antibiotics, DFMs have been considered as one of antimicrobial alternatives in livestock industry. Microorganisms used as DFMs for ruminants usually consist of bacteria including lactic acid producing bacteria, lactic acid utilizing bacteria and other bacterial groups, and fungi containing Saccharomyces and Aspergillus. To date, the available DFMs for ruminants have been largely based on their effects on improving the feed efficiency and ruminant productivity through enhancing the rumen function such as stabilizing ruminal pH, promoting ruminal fermentation and feed digestion. Recent research has shown emerging evidence that the DFMs may improve performance and health in young ruminants, however, these positive outcomes were not consistent among studies and the modes of action have not been clearly defined. This review summarizes the DFM studies conducted in ruminants in the last decade, aiming to provide the new knowledge on DFM supplementation strategies for various ruminant production stages, and to identify what are the potential barriers and challenges for current ruminant industry to adopt the DFMs. Overall literature research indicates that DFMs have the potential to mitigate ruminal acidosis, improve immune response and gut health, increase productivity (growth and milk production), and reduce methane emissions or fecal shedding of pathogens. More research is needed to explore the mode of action of specific DFMs in the gut of ruminants, and the optimal supplementation strategies to promote the development and efficiency of DFM products for ruminants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».