Ensiled Mixed Vegetables Enriched Carbohydrate Metabolism in Heterofermentative Lactic Acid Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the fermentation quality, nutritive profile, in vitro fermentation, and microbial communities colonising sorghum ensiled with an unsalable vegetable mixture (chopped beans, carrot, and onion (1:1:1) ) including: (1)−100% sorghum; (2)−80% sorghum + 20% vegetable mix or (3)−60% sorghum + 40% vegetable mix, on a dry matter (DM) basis, with or without a probiotic inoculant. Samples were obtained across 0, 1, 3, 5,7, and 101 days ensiling and after 14 d aerobic exposure. The V4 region of the 16S rRNA gene and the ITS1 region were sequenced to profile bacterial, archaeal, and fungal communities. Compared to the 0% DM, ethanol increased (p < 0.01) from 8.42 to 20.4 ± 1.32 mM with 40% DM vegetable mix inclusion, while lactate decreased from 5.93 to 2.24 ± 0.26 mM. Linear discriminant analysis revealed that relative abundances of 12 bacterial taxa were influenced by silage treatments (log LDA score ≥ 4.02; p ≤ 0.03), while predicted functional pathways of alternative carbohydrate metabolism (hexitol, sulfoquinovose and glycerol degradation; N-acetyl glucosamine biosynthesis; log LDA score ≥ 2.04; p ≤ 0.02) were similarly enriched. This study indicated that carbohydrate metabolism by heterofermentative lactic acid bacteria can increase the feed value of sorghum when ensiled with an unsalable vegetable mixture at 40%DM, without requiring a high quantity of lactate.
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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) | 0,001 | 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 ».