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Enregistrement W4288699018 · doi:10.1038/s41598-022-16988-5

Modulation of rumen bacterial community and feed utilization in camel and sheep using combined supplementation of live yeast and microalgae

2022· article· en· W4288699018 sur OpenAlexaff
Alaa Emara Rabee, Boshra R. Younan, Khalid Z. Kewan, Ebrahim A. Sabra, Mebarek Lamara

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesDesert Research CenterScience and Technology Development Fund
Mots-clésRumenYeastAnimal scienceBiologyFood scienceMicrobiologyChemistryFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of live yeast and microalgae as feed supplementation could improve rumen fermentation and animal productivity. This study aimed to investigate the impact of a mixture of (YA) yeast (Saccharomyces cerevisiae) and microalgae (Spirulina platensis and Chlorella vulgaris) as feed supplementation on feed intake, rumen disappearance of barley straw, bacteria, and fermentation, blood parameters of camels and sheep. Three fistulated camels and three fistulated rams were fed a concentrates mixture and ad libitum barley straw as a basal diet alone or supplemented with YA mixture. The dietary supplementation improved the feed intake, rumen disappearance of barley straw nutrients, and the blood immunity parameters. The YA supplementation affected rumen fermentation as well as the composition and diversity of rumen bacteria; however, the response to the supplementation varied according to animal species. Principle Coordinate Analysis (PCoA) separated bacterial communities based on animal species and feeding treatment. Phylum Bacteroidetes and Firmicutes dominated the bacterial community; and the dominant genera were Prevotella, RC9_gut_group, Butyrivibrio, Ruminococcus, Saccharofermentans, Christensenellaceae_R-7_group, and Succiniclasticum. Our results suggest positive impacts of YA supplementation in rumen fermentation and animal performance.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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