Characterization of microbial intolerances and ruminal dysbiosis towards different dietary carbohydrate sources using an in vitro model
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to characterize the critical points for determining the development of dysbiosis associated with feed intolerances and ruminal acidosis. METHODS AND RESULTS: A metabologenomics approach was used to characterize dynamic microbial and metabolomics shifts using the rumen simulation technique (RUSITEC) by feeding native cornstarch (ST), chemically modified cornstarch (CMS), or sucrose (SU). SU and CMS elicited the most drastic changes as rapidly as 4 h after feeding. This was accompanied by a swift accumulation of d-lactate, and the decline of benzoic and malonic acid. A consistent increase in Bifidobacterium and Lactobacillus as well as a decrease in fibrolytic bacteria was observed for both CMS and ST after 24 h, indicating intolerances within the fibre degrading populations. However, an increase in Lactobacillus was already evident in SU after 8 h. An inverse relationship between Fibrobacter and Bifidobacterium was observed in ST. In fact, Fibrobacter was positively correlated with several short-chain fatty acids, while Lactobacillus was positively correlated with lactic acid, hexoses, hexose-phosphates, pentose phosphate pathway (PENTOSE-P-PWY), and heterolactic fermentation (P122-PWY). CONCLUSIONS: The feeding of sucrose and modified starches, followed by native cornstarch, had a strong disruptive effect in the ruminal microbial community. Feed intolerances were shown to develop at different rates based on the availability of glucose for ruminal microorganisms. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: These results can be used to establish patterns of early dysbiosis (biomarkers) and develop strategies for preventing undesirable shifts in the ruminal microbial ecosystem.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».