Integrated microbiota–host–metabolome approaches reveal adaptive ruminal changes to prolonged high-grain feeding and phytogenic supplementation in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Diets rich in readily fermentable carbohydrates primarily impact microbial composition and activity, but can also impair the ruminal epithelium barrier function. By combining microbiota, metabolome, and gene expression analysis, we evaluated the impact of feeding a 65% concentrate diet for 4 weeks, with or without a phytogenic feed additive (PFA), on the rumen ecosystem of cattle. The breaking point for rumen health seemed to be the second week of high grain (HG) diet, with a dysbiosis characterized by reduced alpha diversity. While we did not find changes in histological evaluations, genes related with epithelial proliferation (IGF-1, IGF-1R, EGFR, and TBP) and ZO-1 were affected by the HG feeding. Integrative analyses allowed us to define the main drivers of difference for the rumen ecosystem in response to a HG diet, identified as ZO-1, MyD88, and genus Prevotella 1. PFA supplementation reduced the concentration of potentially harmful compounds in the rumen (e.g. dopamine and 5-aminovaleric acid) and increased the tolerance of the epithelium toward the microbiota by altering the expression of TLR-2, IL-6, and IL-10. The particle-associated rumen liquid microbiota showed a quicker adaptation potential to prolonged HG feeding compared to the other microenvironments investigated, especially by the end of the experiment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».