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Enregistrement W4388540183 · doi:10.1093/jas/skad281.165

220 Assessment of the Rumen Bacterial Community in Beef Cows Differing in Feed Efficiency Across Four Feeding and Grazing Scenarios

2023· article· en· W4388540183 sur OpenAlexaffabout
Sang Weon Na, Mi Zhou, Yanhong Chen, Edward W. Bork, Carolyn Fitzsimmons, Luo L Le Guan

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingFeedlotRumenPastureForageBiologyAnimal scienceBeef cattleSilageGrasslandPropionateHerdAgronomyFood scienceFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Alberta Canada, the mature cow-herd consumes a variety of forage-based diets; whether that be grazing pastures in spring, summer, and into the fall and winter, or preserved forage during late winter and very early spring. Residual feed intake (RFI) is a measure of the feed efficiency of individual cattle and is typically measured in a feedlot setting. We sought to evaluate how rumen bacterial communities fluctuate when animals progressed through several forage and grazing scenarios throughout the year and whether cattle with different feed efficiency have varied shift patterns of rumen bacteria. Rumen fluid samples were collected from thirty-seven Kinsella composite hybrid beef cows at the end of different feeding or grazing regimes (March: silage fed in the feedlot, June: grazing on seeded pasture, August: grazing on native grassland, and November: grazing on stockpiled native grassland). RFI values of the beef cows were measured during the feedlot period and cows were divided into three groups: high-RFI (inefficient; RFI > 0.33), medium-RFI (0.33 > RFI > -0.33), and low-RFI (efficient; RFI < -0.33). Volatile fatty acid (VFA) profiles and total bacterial populations were analyzed using gas chromatography and qPCR with universal bacteria primers, respectively. Bacterial communities were assessed using 16S rRNA gene amplicon sequencing, and the data were analyzed using QIIME2 (version 2022.11) with the SILVA 138.1 database. Rumen samples collected in June (seeded pasture) had greater (P < 0.05) concentrations of total VFAs, acetate, propionate, butyrate, isobutyrate, valerate, and isovalerate, compared with those collected at later dates while grazing native grassland. Rumen samples collected in March (feedlot) and June (seeded pasture) had greater (P < 0.05) total bacterial populations compared with samples collected in August (native grassland) and November (stockpiled native grassland). Higher microbial species richness (P < 0.05) was observed for rumen samples collected in March (feedlot) than those under other feeding regimens. Beta-diversity analysis revealed the rumen bacterial community of cows during the feedlot period was clearly separated (P < 0.05) from those grazed on pasture. A total of 22 phyla and 279 genera were identified from the rumen bacteriome. The relative abundances of five genera: Anaerosporobacter, Oribacterium, Pirellula, Robinsoniella, and uncultured taxa in Absconditabacteriales_SR1 were significantly different (P < 0.05) in the rumen during the different feeding or grazing periods. There were no differences in the rumen bacterial diversity and composition between RFI groups. The findings imply that feeding a homogenous diet in seeded pasture may enhance rumen fermentation and bacterial proliferation, and different grazing regimens could affect rumen bacterial diversity and abundance. Further studies are needed to identify major factors that drive the changes between different feeding and grazing regimes and to find ecological indicators of the rumen bacterial community related to feed efficiency.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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