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Enregistrement W4403891653 · doi:10.1038/s41598-024-77782-z

Revealing host genome–microbiome networks underlying feed efficiency in dairy cows

2024· article· en· W4403891653 sur OpenAlexafffund
Guillermo Martinez Boggio, H.F. Monteiro, F.S. Lima, C.C. Figueiredo, R.S. Bisinotto, J.E.P. Santos, B. Mion, Flávio S. Schenkel, E.S. Ribeiro, K.A. Weigel, Guilherme J. M. Rosa, Francisco Peñagaricano

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Agri-Food Innovation AllianceFoundation for Food and Agriculture ResearchU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMicrobiomeHost (biology)GenomeBiologyComputational biologyMetagenomicsDairy cattleGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruminants have the ability to digest human-inedible plant materials, due to the symbiotic relationship with the rumen microbiota. Rumen microbes supply short chain fatty acids, amino acids, and vitamins to dairy cows that are used for maintenance, growth, and lactation functions. The main goal of this study was to investigate gene-microbiome networks underlying feed efficiency traits by integrating genotypic, microbial, and phenotypic data from lactating dairy cows. Data consisted of dry matter intake (DMI), net energy secreted in milk, and residual feed intake (RFI) records, SNP genotype, and 16S rRNA rumen microbial abundances from 448 mid-lactation Holstein cows. We first assessed marginal associations between genotypes and phenotypic and microbial traits through genomic scans, and then, in regions with multiple significant hits, we assessed gene-microbiome-phenotype networks using causal structural learning algorithms. We found significant regions co-localizing the rumen microbiome and feed efficiency traits. Interestingly, we found three types of network relationships: (1) the cow genome directly affects both rumen microbial abundances and feed efficiency traits; (2) the cow genome (Chr3: 116.5 Mb) indirectly affects RFI, mediated by the abundance of Syntrophococcus, Prevotella, and an unknown genus of Class Bacilli; and (3) the cow genome (Chr7: 52.8 Mb and Chr11: 6.1-6.2 Mb) affects the abundance of Rikenellaceae RC9 gut group mediated by DMI. Our findings shed light on how the host genome acts directly and indirectly on the rumen microbiome and feed efficiency traits and the potential benefits of the inclusion of specific microbes in selection indexes or as correlated traits in breeding programs. Overall, the multistep approach described here, combining whole-genome scans and causal network reconstruction, allows us to reveal the relationship between genome and microbiome underlying dairy cow feed efficiency.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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