Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cattle rumen microbiome converts fibrous feed to nutrients that directly influence cattle’s growth and performance. Recent research has revealed the composition and function of rumen microbiome can affect many economically important traits in cattle such as feed efficiency, milk/meat yield and quality, methane emission, metabolic health and so on. In this presentation, the research on the assessment of to what extent the rumen microbiome and its metabolites, as well as host metabolites contribute to milk production and quality traits will be focused and discussed. It has been evident that some dairy cows can produce large amounts of milk under the same nutritional and management conditions. Recent research has revealed that in addition to host genetics and diet, parity and days in milk of dairy cows can affect the rumen microbiota, and both core and pan rumen bacteriome can potentially contribute to variations of milk production traits. Additionally, the analysis of rumen metagenomics and metabolomics of dairy cows with varied milk production yield showed that some key bacterial taxa (for example, Prevotella species), and their functions (such as branched-chain amino acids biosynthesis, methanogenesis), some rumen microbial metabolites (mainly amino acids, carboxylic acids, and fatty acids) significantly differed between high and low production cows. Further integrated analysis with serum metabolomics of the cos revealed the varied contributions of rumen microbial composition, functions, metabolites, and the serum metabolites to the milk protein yield of a dairy cow, a potential new trait that can be used for high-quality milk production, respectively. The fundamental understanding of the role of rumen microbiome and its metabolome contributing to milk yield and protein yield traits can provide novel insights into future manipulation of rumen microbiome to enhance milk production and quality.
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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 ».