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Enregistrement W4388529124 · doi:10.1093/jas/skad281.446

PSI-13 Effects of a Postbiotic Program Consisting of Liquid and Solid <i>Saccharomyces Cerevisiae</i> Fermentation Products on Ruminal Microbiome Composition and Microbial Functions of Finishing Beef Steers

2023· article· en· W4388529124 sur OpenAlexaff
Oluwaseun Odunfa, Anjan Dhungana, Alex Golinski, Maria Sardi, S. Ali Naqvi, I. Yoon, Fredrick Bebe, Ehsan Khafipour, Yun Jiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFermentationAnimal scienceBiologyComposition (language)Food scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We assessed the effects of a postbiotic program consisting of liquid and solid Saccharomyces cerevisiae fermentation products (SCFP) on the ruminal microbiome and fermentation characteristics of beef steers. Eight Holstein steers (BW 467 ± 13.9 kg) with rumen cannulas were used in a crossover design study with 21-d per period and 7-d washout in between periods. Steers were blocked based on initial BW and assigned to one of two treatments: 1) Control, basal diet, or 2) SCFP, basal diet plus one day feeding of LiquiCare RTU (Diamond V, Cedar Rapids, IA; dosed via rumen cannula at 11 mL/100 kg BW), followed by daily feeding of 12 g/d NaturSafe (Diamond V, top-dressed). Rumen fluid samples were collected on d 0, 1, 2, 3, 5 and 21 at 0, 4, 8, or 12 h post morning feeding via rumen cannula for pH, VFA and NH3-N analyses. Samples collected at 4 h post morning feeding on d 0, 2 and 21 were subjected to DNA extraction and shotgun Nanopore sequencing to determine microbiome composition and carbohydrate active enzymes (CAZy) functional potential. Statistical model included the fixed effects of treatment, period, day and their interactions and random effect of animal. Feeding SCFP tended to reduce ruminal lactate (0.09 vs. 0.02 mM, P = 0.10), and reduced ruminal NH3-N (4.86 vs. 6.83 mg/dL, P = 0.04) on d 21. Ruminal total VFA concentration was increased (P = 0.01) by feeding SCFP 4-h post-feeding on d 5 and numerically increased 4-h post-feeding on day 21 (133.3 vs. 151.2 mM, P = 0.12). Treatments did not affect species or CAZy alpha- and beta-diversity. Steers received liquid postbiotic on d 2 exhibited a positive correlation (P < 0.05) between propionate molar proportion and glycosyl transferases (GT), glycoside hydrolases (GH), carbohydrate esterases, and carbohydrate binding modules (CBM); and a negative correlation (P < 0.05) between acetate molar proportion and polysaccharide lyases, GT, GH, and CBM, which was not observed in Control. Additionally, SCFP steers had higher (P = 0.05) CBM functional potential on d 21 than on d 0, while CAZy class abundances did not change over time in Control steers. Differential network analysis indicated a greater normalized degree for GT in the SCFP steers compared with Control on d 21. There were 2, 6 and 12 differently abundant species (P < 0.01) between SCFP and Control on d 0, 2 and 21, respectively, suggesting supplementing SCFP altered the abundances of more species over time. Our results showed that the postbiotic program altered the metabolic pathways of ruminal microbes toward greater propionate production, and improved abundance of carbohydrate binding modules. Our results also showed that glycosyl transferases had a greater promotive role in the ruminal enzymatic network of SCFP steers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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