MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401235364 · doi:10.1186/s40104-024-01056-x

Postbiotics from Saccharomyces cerevisiae fermentation stabilize microbiota in rumen liquid digesta during grain-based subacute ruminal acidosis (SARA) in lactating dairy cows

2024· article· en· W4401235364 sur OpenAlexafffund
Junfei Guo, Zhengxiao Zhang, Le Luo Guan, I. Yoon, J.C. Plaizier, Ehsan Khafipour

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensCargill (Canada)University of AlbertaUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of ManitobaDiamond VUniversity of Manitoba
Mots-clésRumenFermentationTotal mixed rationAnimal scienceFood scienceAcidosisMicrobiomeBiologyChemistryLactationEndocrinologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Subacute ruminal acidosis (SARA) is a common metabolic disorder of high yielding dairy cows, and it is associated with dysbiosis of the rumen and gut microbiome and host inflammation. This study evaluated the impact of two postbiotics from Saccharomyces cerevisiae fermentation products (SCFP) on rumen liquid associated microbiota of lactating dairy cows subjected to repeated grain-based SARA challenges. A total of 32 rumen cannulated cows were randomly assigned to 4 treatments from 4 weeks before until 12 weeks after parturition. Treatment groups included a Control diet or diets supplemented with postbiotics (SCFPa, 14 g/d Original XPC; SCFPb-1X, 19 g/d NutriTek; SCFPb-2X, 38 g/d NutriTek, Diamond V, Cedar Rapids, IA, USA). Grain-based SARA challenges were conducted during week 5 (SARA1) and week 8 (SARA2) after parturition by replacing 20% DM of the base total mixed ration (TMR) with pellets containing 50% ground barley and 50% ground wheat. Total DNA from rumen liquid samples was subjected to V3-V4 16S rRNA gene amplicon sequencing. Characteristics of rumen microbiota were compared among treatments and SARA stages. RESULTS: Both SARA challenges reduced the diversity and richness of rumen liquid microbiota, altered the overall composition (β-diversity), and its predicted functionality including carbohydrates and amino acids metabolic pathways. The SARA challenges also reduced the number of significant associations among different taxa, number of hub taxa and their composition in the microbial co-occurrence networks. Supplementation with SCFP postbiotics, in particular SCFPb-2X, enhanced the robustness of the rumen microbiota. The SCFP supplemented cows had less fluctuation in relative abundances of community members when exposed to SARA challenges. The SCFP supplementation promoted the populations of lactate utilizing and fibrolytic bacteria, including members of Ruminococcaceae and Lachnospiraceae, and also increased the numbers of hub taxa during non-SARA and SARA stages. Supplementation with SCFPb-2X prevented the fluctuations in the abundances of hub taxa that were positively correlated with the acetate concentration, and α- and β-diversity metrics in rumen liquid digesta. CONCLUSIONS: Induction of SARA challenges reduced microbiota richness and diversity and caused fluctuations in major bacterial phyla in rumen liquid microbiota in lactating dairy cows. Supplementation of SCFP postbiotics could attenuate adverse effects of SARA on rumen liquid microbiota.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnologyMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207