Feeding hempseed cake alters the bovine gut, respiratory and reproductive microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A growing number of studies have investigated the feasibility of utilizing hemp by-products as livestock feedstuffs; however, their impact on livestock microbiomes remains unexplored. Here, we evaluated the effects of feeding hempseed cake on the gastrointestinal, respiratory, and reproductive microbiota in beef heifers. Angus-crossbred heifers (19-months old, initial body weight = 494 ± 10 kg [SE]) were fed a corn-based finishing diet containing 20% hempseed cake as a substitute for 20% corn dried distillers’ grains with solubles (DM basis; Control; n = 16/group) for 111 days until slaughter. Ruminal fluid and deep nasopharyngeal swabs (days 0, 7, 42, 70 and 98), and vaginal and uterine swabs (at slaughter) were collected, and the microbiota assessed using 16S rRNA gene sequencing. Diet affected the community structure of the ruminal (d 7−98; 0.06 ≤ R 2 ≤ 0.12; P < 0.05), nasopharyngeal (d 98; R 2 = 0.18; P < 0.001), and vaginal (R 2 = 0.06; P < 0.01) microbiota. Heifers fed hempseed cake had increased microbial diversity in the rumen, reduced microbial richness in the vagina, and greater microbial diversity and richness in the uterus. In addition to the distinct microbial communities in the rumen, nasopharynx, vagina and uterus, we identified 28 core taxa that were shared (≥ 60% of all samples) across these sampling locations. Feeding hempseed cake appeared to alter the bovine gut, respiratory and reproductive microbiota. Our results suggest that future research aiming to evaluate the use of hemp by-products in livestock diet should consider their impact on animal microbiome and microbiome mediated animal health and reproductive efficiency. Our findings also highlight the need for research evaluating the impact of hemp-associated food and personal care products on the human microbiome.
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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) | 0,001 | 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 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 ».