Unraveling Ruminant Feed Efficiency Through Metabolomics: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advancements in metabolomic technologies have revolutionized our understanding of feed efficiency (FE) in livestock, offering new pathways to enhance both profitability and sustainability in ruminant production. METHODS: This review offers a critical and systematic evaluation of the metabolomics methods used to measure and assess FE in ruminants. We conducted a comprehensive search of PubMed, Web of Science, and Scopus databases, covering publications from 1971 to 2023. This review synthesizes findings from 71 studies that applied metabolomic approaches to uncover the biological mechanisms driving interindividual variations in FE across cattle, sheep, goats, and buffaloes. RESULTS: Most studies focused on cattle and employed targeted metabolomics to identify key biomarkers, including amino acids, fatty acids, and other metabolites linked to critical pathways such as energy metabolism, nitrogen utilization, and muscle development. Despite promising insights, challenges remain, including small sample sizes, methodological inconsistencies, and a lack of validation studies, particularly for non-cattle species. CONCLUSIONS: By leveraging state-of-the-art metabolomic methods, this review highlights the potential of metabolomics to provide cost-effective, non-invasive molecular markers for FE evaluation, paving the way for more efficient and sustainable livestock management. Future research should prioritize larger, species-specific studies with standardized methods to validate identified biomarkers and enhance practical applications in livestock production systems.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».