Effects of dietary fiber on fecal microbiota of grower–finisher pig offspring from parents with divergent estimated breeding value for feed conversion ratio
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated how dietary fiber influences fecal microbiota in grower–finisher pigs, particularly in those genetically selected for feed efficiency based on estimated breeding value for feed conversion ratio (EBV_FCR). Pigs were fed either a high-fiber (HF, 5.62% crude fiber, dry matter basis, DM) or low-fiber (2.46% crude fiber, DM basis) diet throughout three feeding phases (25–50, 50–75, and 75–100 kg) over 70 days. Fresh fecal samples were manually collected at various stages of pig growth and analyzed using 16S rRNA gene sequencing. The results showed that Firmicutes and Bacteroidetes were the dominant phyla in pigs, irrespective of genetic background or diet. However, bacterial families and genera were differentially influenced by genetic factors (feed efficiency selection) and dietary fiber content. High-efficiency pigs had higher abundances of Desulfovibrionaceae, while low-efficiency pigs exhibited greater levels of Campylobacter. Overall, increased dietary fiber enhanced microbial richness and evenness, underscoring its role in shaping the pig gut microbiota. Butyrate-producing bacteria, including those from Ruminococcus, Lachnospira_1, and Fibrobacter_1, were significantly higher in pigs fed HF diets. The study highlighted the complex interactions between genetics, diet, and age in modulating microbiota composition.
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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) | 0,000 | 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 ».