Modulation of rumen bacterial community and feed utilization in camel and sheep using combined supplementation of live yeast and microalgae
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 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 ».