PSIX-18 Multiomic analysis to identify host and microbiome contributions to digestibility in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated beef heifers selected for high (efficient) or low (inefficient) digestible fiber intake (DFI). Initial analysis showed that high DFI animals had reduced methane production versus low-DFI under a high forage diet. Using the same cohort of animals maintained on a further 4 diets of varying forage:concentrate ratios, we employed multi-kingdom amplicon sequencing and metagenome shotgun sequencing of rumen digesta and feces alongside RNA sequencing of rumen epimural samples to evaluate the compositional and functional interplay between different microbial groups, and their relationship with host gene expression in cattle divergent for DFI. Samples were collected from 16 cattle during 2 metabolism trials, comprising 5 diets. Amplicon sequencing analysis was conducted using QIIME2; 16S rRNA and 18S rRNA reads were analyzed using the SILVA database, while LSU (fungal) sequences were analyzed using a custom D1/D2 database. Additional analysis of archaeal 16S rRNA sequences was conducted using the Rumen and Intestinal Methanogens (RIM) database. Metagenome shotgun reads underwent a two-pass classification with Kraken2 using a database of prokaryotic genomes derived from the GTDB taxonomy, with the unclassified output undergoing classification using a custom database containing all NCBI protozoa, fungi, and phage genomes, enriched with selected rumen-specific ciliate and fungal genomes. Downstream analysis of taxonomic data from all microbiome work was conducted in R, and differentially abundant taxa were identified using ANCOM-BC and Aldex2. Functional analysis of metagenome contigs using the CAZY database implemented in dbCAN3 is ongoing. RNA-seq data were analyzed using the ARS-UCD reference genome, with identification of DE genes conducted using DeSeq2. Preliminary results indicate no major effect of DFI ranking on host gene expression, bacterial 16S rRNA, or metagenome compositional profiles. Several bacterial genera were differentially abundant between digestibility groups (P < 0.05), but these were all minor (< 0.01%) members of the microbiome. Fungal and methanogen communities different significantly (P < 0.05) according to DFI group, with efficient (high DFI) containing and more diverse communities under high-grain diet (P < 0.05). The same difference showed a tendency toward significance for the 18S rRNA protozoa data (P < 0.1). These preliminary data indicate that the microbial factors underpinning divergence in efficiency measured by DFI vary according to diet and may be more prominent in the non-bacterial fraction of the microbiome. Ongoing functional analysis of metagenome data as well as integration of multiomic data will provide deeper insight into these relationships and how they contribute to feed digestibility and efficiency in cattle.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».