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Enregistrement W4281990273 · doi:10.1186/s42523-022-00179-8

Application of 3-nitrooxypropanol and canola oil to mitigate enteric methane emissions of beef cattle results in distinctly different effects on the rumen microbial community

2022· article· en· W4281990273 sur OpenAlexafffund
Robert J. Gruninger, Xiu Min Zhang, M. L. Smith, L. Kung, D. Vyas, S. M. McGinn, Maik Kindermann, Min Wang, Zhi Liang Tan, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesDSM Nutritional ProductsGénome QuébecAgriculture and Agri-Food CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaMcGill University
Mots-clésCanolaMethane emissionsRumenBeef cattleMethaneFood scienceAnimal scienceEnvironmental scienceChemistryBiologyBiotechnologyEcologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The major greenhouse gas from ruminants is enteric methane (CH4) which in 2010, was estimated at 2.1 Gt of CO2 equivalent, accounting for 4.3% of global anthropogenic greenhouse gas emissions. There are extensive efforts being made around the world to develop CH4 mitigating inhibitors that specifically target rumen methanogens with the ultimate goal of reducing the environmental footprint of ruminant livestock production. This study examined the individual and combined effects of supplementing a high-forage diet (90% barley silage) fed to beef cattle with the investigational CH4 inhibitor 3-nitrooxypropanol (3-NOP) and canola oil (OIL) on the rumen microbial community in relation to enteric CH4 emissions and ruminal fermentation. Results 3-NOP and OIL individually reduced enteric CH4 yield (g/kg dry matter intake) by 28.2% and 24.0%, respectively, and the effects were additive when used in combination (51.3% reduction). 3-NOP increased H2 emissions 37-fold, while co-administering 3-NOP and OIL increased H2 in the rumen 20-fold relative to the control diet. The inclusion of 3-NOP or OIL significantly reduced the diversity of the rumen microbiome. 3-NOP resulted in targeted changes in the microbiome decreasing the relative abundance of Methanobrevibacter and increasing the relative abundance of Bacteroidetes. The inclusion of OIL resulted in substantial changes to the microbial community that were associated with changes in ruminal volatile fatty acid concentration and gas production. OIL significantly reduced the abundance of protozoa and fiber-degrading microbes in the rumen but it did not selectively alter the abundance of rumen methanogens. Conclusions Our data provide a mechanistic understanding of CH4 inhibition by 3-NOP and OIL when offered alone and in combination to cattle fed a high forage diet. 3-NOP specifically targeted rumen methanogens and partly inhibited the hydrogenotrophic methanogenesis pathway, which increased H2 emissions and propionate molar proportion in rumen fluid. In contrast, OIL caused substantial changes in the rumen microbial community by indiscriminately altering the abundance of a range of rumen microbes, reducing the abundance of fibrolytic bacteria and protozoa, resulting in altered rumen fermentation. Importantly, our data suggest that co-administering CH4 inhibitors with distinct mechanisms of action can both enhance CH4 inhibition and provide alternative sinks to prevent excessive accumulation of ruminal H2.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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