Mechanistic insights into the digestion of complex dietary fibre by the rumen microbiota using combinatorial high-resolution glycomics and transcriptomic analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
There is a knowledge gap regarding the factors that impede the ruminal digestion of plant cell walls or if rumen microbiota possess the functional activities to overcome these constraints. Innovative experimental methods were adopted to provide a high-resolution understanding of plant cell wall chemistries, identify higher-order structures that resist microbial digestion, and determine how they interact with the functional activities of the rumen microbiota. We characterized the total tract indigestible residue (TTIR) from cattle fed a low-quality straw diet using two comparative glycomic approaches: ELISA-based glycome profiling and total cell wall glycosidic linkage analysis. We successfully detected numerous and diverse cell wall glycan epitopes in barley straw (BS) and TTIR and determined their relative abundance pre- and post-total tract digestion. Of these, xyloglucans and heteroxylans were of higher abundance in TTIR. To determine if the rumen microbiota can further saccharify the residual plant polysaccharides within TTIR, rumen microbiota from cattle fed a diet containing BS were incubated with BS and TTIR ex vivo in batch cultures. Transcripts coding for carbohydrate-active enzymes (CAZymes) were identified and characterized for their contribution to cell wall digestion based on glycomic analyses, comparative gene expression profiles, and associated CAZyme families. High-resolution phylogenetic fingerprinting of these sequences encoded CAZymes with activities predicted to cleave the primary linkages within heteroxylan and arabinan. This experimental platform provides unprecedented precision in the understanding of forage structure and digestibility, which can be extended to other feed-host systems and inform next-generation solutions to improve the performance of ruminants fed low-quality forages.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle