Effects of seaweed extracts on in vitro rumen fermentation characteristics, methane production, and microbial abundance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several seaweed extracts have been reported to have potential antimethanogenic effects in ruminants. In this study, the effect of three brown seaweed species (Undaria pinnatifida, UPIN; Sargassum fusiforme, SFUS; and Sargassum fulvellum, SFUL) on rumen fermentation characteristics, total gas, methane (CH4), carbon dioxide (CO2) production, and microbial populations were investigated using an in vitro batch culture system. Seaweed extract and its metabolites, total flavonoid and polyphenol contents were identified and compared. For the in vitro batch, 0.25 mg∙mL−1 of each seaweed extract were used in 6, 12, 24, 36 and 48 h of incubation. Seaweed extract supplementation decreased CH4 yield and its proportion to total gas production after 12, 24, and 48 h of incubation, while total gas production were not significantly different. Total volatile fatty acid and molar proportion of propionate increased with SFUS and SFUL supplementation after 24 h of incubation, whereas UPIN was not affected. Additionally, SFUS increased the absolute abundance of total bacteria, ciliate protozoa, fungi, methanogenic archaea, and Fibrobacter succinogenes. The relative proportions of Butyrivibrio fibrisolvens, Butyrivibrio proteoclasticus, and Prevotella ruminicola were lower with seaweed extract supplementation, whereas Anaerovibrio lipolytica increased. Thus, seaweed extracts can decrease CH4 production, and alter the abundance of rumen microbial populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».