Review: Towards the next-generation models of the rumen microbiome for enhancing predictive power and guiding sustainable production strategies
Notice bibliographique
Résumé
The rumen ecosystem harbours a galaxy of microbes working in syntrophy to carry out a metabolic cascade of hydrolytic and fermentative reactions. This fermentation process allows ruminants to harvest nutrients from a wide range of feedstuff otherwise inaccessible to the host. The interconnection between the ruminant and its rumen microbiota shapes key animal phenotypes such as feed efficiency and methane emissions and suggests the potential of reducing methane emissions and enhancing feed conversion into animal products by manipulating the rumen microbiota. Whilst significant technological progress in omics techniques has increased our knowledge of the rumen microbiota and its genome (microbiome), translating omics knowledge into effective microbial manipulation strategies remains a great challenge. This challenge can be addressed by modelling approaches integrating causality principles and thus going beyond current correlation-based approaches applied to analyse rumen microbial genomic data. However, existing rumen models are not yet adapted to capitalise on microbial genomic information. This gap between the rumen microbiota available omics data and the way microbial metabolism is represented in the existing rumen models needs to be filled to enhance rumen understanding and produce better predictive models with capabilities for guiding nutritional strategies. To fill this gap, the integration of computational biology tools and mathematical modelling frameworks is needed to translate the information of the metabolic potential of the rumen microbes (inferred from their genomes) into a mathematical object. In this paper, we aim to discuss the potential use of two modelling approaches for the integration of microbial genomic information into dynamic models. The first modelling approach explores the theory of state observers to integrate microbial time series data into rumen fermentation models. The second approach is based on the genome-scale network reconstructions of rumen microbes. For a given microorganism, the network reconstruction produces a stoichiometry matrix of the metabolism. This matrix is the core of the so-called genome-scale metabolic models which can be exploited by a plethora of methods comprised within the constraint-based reconstruction and analysis approaches. We will discuss how these methods can be used to produce the next-generation models of the rumen microbiome.
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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) | 0,000 | 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 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 ».