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Enregistrement W4283398057 · doi:10.3389/fmicb.2022.912042

Effect of Clostridium butyricum Supplementation on in vitro Rumen Fermentation and Microbiota With High Grain Substrate Varying With Media pH Levels

2022· article· en· W4283398057 sur OpenAlexaff
Peixin Jiao, Ziwei Wang, Xin Wang, Ya-Nan Zuo, Yuqing Yang, Guanghui Hu, Changming Lu, Xiaolai Xie, Li Wang, Wenzhu Yang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNortheast Agricultural UniversityNatural Science Foundation of Heilongjiang Province
Mots-clésClostridium butyricumRumenPropionateFermentationFood scienceChemistryLactobacillusDry matterBiochemistryBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clostridium butyricum (C. butyricum) can survive at low pH, and it has been widely used as an alternative to antibiotics for the improvement of feed efficiency and animal health in monogastrics. A recent study suggested that the improved ruminal fermentation with supplementing C. butyricum is may be associated with increasing the abundance of rumen microbiota in Holstein heifers, as ruminal pH plays a key role in rumen microbiota and the probiotics are often active in a dose-dependent manner. The objective of this study was to determine the effects of increasing the doses of C. butyricum on gas production (GP) kinetics, dry matter disappearance (DMD), fermentation characteristics, and rumen microbiota using a high grain substrate in batch culture varying with media pH levels. The doses of C. butyricum were supplemented at 0 (control), 0.5 × 106, 1 × 106, and 2 × 106 CFU/bottle, respectively, at either media pH 6.0 or pH 6.6. The fermentation microbiota at 0 and 1 × 106 CFU/bottle were determined using the 16S rRNA high throughput sequencing technology. Overall, the GP, DMD, total volatile fatty acid (VFA) concentration, and the ratio of acetate:propionate were higher (P <0.01) at media pH 6.6 than at pH 6.0. However, there was interaction between pH × dose of C. butyricum for rate constant of GP (P = 0.01), average GP rate (P = 0.07), and volume of GP (P = 0.06); with the increase in C. butyricum supplementation, the GP kinetics were not changed at media pH 6.0, but the volume (P = 0.02), rate of GP (P = 0.01), and average GP rate (P = 0.01) were quadratically changed at media pH 6.6. The DMD was not affected by increasing the supplementation of C. butyricum. The molar proportions of propionate (P <0.09), butyrate (P <0.06), and NH3-N concentration (P = 0.02) were quadratically changed with increasing supplementation of C. butyricum regardless of media pH levels. The interactions between media pH level and dose of C. butyricum supplementation were noticed for alpha diversity indexes of Shannon (P = 0.02) and Evenness (P = 0.04). The alpha diversity indexes increased (P <0.05) except for Chao1 with supplementation of C. butyricum. The unweighted uniFrac analysis showed that the group of control at media pH 6.0 and control at media pH 6.6, and supplementation of C. butyricum and control at media pH 6.0 clustered separately from each other. At the phylum level, relative abundance (RA) of Bacteroidota was lower (P <0.01) and Firmicutes was higher (P <0.01) at media pH 6.6 than pH 6.0. Moreover, RA of Proteobacteria decreased (P <0.05) with supplemented C. butyricum at either media pH 6.6 or pH 6.0. At media pH 6.6, RA of Rikenellaceae_RC9_gut_group and Prevotella were decreased, and CAG-352 was increased (at genus level) compared to pH 6.0. Supplementation of C. butyricum decreased RA of Rikenellaceae_RC9_gut_group and increased CAG-352 at media pH 6.0. It could hence be concluded that manipulating media pH level and supplementation of C. butyricum effectively modulated in vitro rumen fermentation characteristics and microbiota but in a dose depending manner of C. butyricum addition.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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