Associations between the rumen microbiota and carcass merit and meat quality in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
The rumen microbiota is important for energy and nutrient acquisition in cattle, and therefore its composition may also affect carcass merit and meat quality attributes. In this study, we examined the associations between archaeal and bacterial taxa in the rumen microbiota of beef cattle and 12 different attributes, including hot carcass weight (HCW), dressing percentage, ribeye area (REA), intramuscular fat content, marbling score, fat thickness, yield grade, moisture content, purge loss, and shear force. There were significant correlations between the relative abundance of certain archaeal and bacterial genera and these attributes. Notably, Selenomonas spp. were positively correlated with live weight and HCW, while also being negatively correlated with purge loss. Members of the Christensenellaceae R-7, Moryella, and Prevotella genera exhibited positive and significant correlations with various attributes, such as dressing percentage and intramuscular fat content. Ruminococcaceae UCG-001 was negatively correlated with live weight, HCW, and dressing percentage, while Acidaminococcus and Succinivibrionaceae UCG-001 were negatively correlated with intramuscular fat content, moisture content, and marbling score. Overall, our findings suggest that specific changes in the rumen microbiota could be a valuable tool to improve beef carcass merit and meat quality attributes. Additional research is required to better understand the relationship between the rumen microbiota and these attributes, with the potential to develop microbiome-targeted strategies for enhancing beef production. KEY POINTS: • Certain rumen bacteria were associated with carcass merit and meat quality • Moryella was positively correlated with intramuscular fat in beef carcasses • Acidaminococcus spp. was negatively correlated with marbling and intramuscular fat.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».