Effects of citric acid and heat-treated soybean meal on rumen fermentation characteristics, methane emissions, and microbiota: an in vitro study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the impact of citric acid (CA) and heat-treated soybean meal (SBM) on rumen fermentation characteristics, methane production, and microbiota through an in vitro experiment. Untreated SBM, heat-treated SBM (HSBM), CA-treated SBM (CSBM), and SBM treated with a combination of heat and CA (HCSBM). Parameters assessed in in vitro were gas production, methane emissions, dry matter degradability (IVDMD), crude protein degradability (IVCPD), ammonia nitrogen (NH3-N), microbial crude protein (MCP), volatile fatty acids (VFA), pH, and microbiota composition. The HCSBM exhibited the lowest gas production and theoretical maximum gas production (p < 0.01). Methane production (%) was significantly reduced in both CSBM and HCSBM (p < 0.01), with the lowest methane emissions (mL/g dry matter, DM) observed in HCSBM (p < 0.01). The IVCPD was significantly reduced in both the HSBM and HCSBM groups (p < 0.01). HCSBM had the lowest NH3-N and MCP concentrations (p < 0.01). Total VFA production was the lowest in HCSBM (p < 0.01), with a higher proportion of acetate and lower proportions of propionate (p < 0.01). HCSBM reduced the enrichment of Thermoplasmatota compared to HSBM (p < 0.05) and decreased the enrichment of the coenzyme M biosynthesis pathway in the microbial functional profiles compared to SBM and CSBM (p < 0.05). Additionally, an increase in fiber-degrading bacteria, particularly Fibrobacterota, was observed in HCSBM (p < 0.05). These findings suggest that the HCSBM may effectively reduce ruminal protein degradation and methane emissions. Further in vivo studies are necessary to validate these results and assess their practical application in ruminant nutrition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».