Fluorescence activated cell sorting and fermentation analysis to study rumen microbiome responses to administered live microbials and yeast cell wall derived prebiotics
Notice bibliographique
Résumé
Rapid dietary changes, such as switching from high-forage to high-grain diets, can modify the rumen microbiome and initiate gastrointestinal distress, such as bloating. In such cases, feed additives, including prebiotics and live microbials, can be used to mitigate these negative consequences. Bio-Mos® is a carbohydrate-based prebiotic derived from yeast cells that is reported to increase livestock performance. Here, the responses of rumen bacterial cells to Bio-Mos® were quantified, sorted by flow cytometry using fluorescently-labeled yeast mannan, and taxonomically characterized using fluorescence in situ hybridization and 16S rRNA sequencing. Further, to evaluate the effects of bovine-adapted Bacteroides thetaiotaomicron administration as a live microbial with and without Bio-Mos® supplementation, we analyzed microbial fermentation products, changes to carbohydrate profiles, and shifts in microbial composition of an in vitro rumen community. Bio-Mos® was shown to be an effective prebiotic that significantly altered microbial diversity, composition, and fermentation; while addition of B. thetaiotaomicron had no effect on community composition and resulted in fewer significant changes to microbial fermentation. When combined with Bio-Mos®, there were notable, although not significant, changes to major bacterial taxa, along with increased significant changes in fermentation end products. These data suggest a synergistic effect is elicited by combining Bio-Mos® and B. thetaiotaomicron. This protocol provides a new in vitro methodology that could be extended to evaluate prebiotics and probiotics in more complex artificial rumen systems and live animals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».