Variations in rumen microbiota and host genome impacted feed efficiency in goat breeds
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Improving feed efficiency (FE) is a significant goal in animal breeding programs. Variations in FE and its relationship with rumen microbiota remain poorly understood across different goat breeds. Methods This study assessed the influence of the rumen microbiome and host genome on FE in 10 Shami (SH) goats and 10 Zaraibi (ZA) goats, all of which were fed the same diet. The animals were genotyped using the Illumina 65KSNP chip arrays v2, and their rumen bacteria and archaea were investigated using PCR-amplicon sequencing of the 16S rRNA gene. Results The results showed that the ZA goats exhibited higher FE than the SH goats (p < 0.05) and a greater relative abundance (p < 0.05) of rumen bacterial groups that are involved in the degradation of cellulose and hemicelluloses, such as Bacteroidota and Fibrobacterota, along with genera such as Prevotella, Lachnospiraceae AC2044 group, Lachnospiraceae NK3A20 group, and Succiniclasticum, which are linked to carbohydrate and nitrogen metabolism pathways. In addition, breed differences were found to affect the proportions of milk fatty acids. The association analysis identified 26 genome windows containing several putative candidate genes, such as TMEM241, AP4S1, FTO, HYAL2, BBS2, CD52, CRYBG2, PIGV, WDTC1, EEF1A2, GBA2, FNIP1, ACSL6, STARD10, VPS26B, ACAD8, GLB1L3, NRN1L, LCAT, and SLC7A6. These genes contributed to FE traits in Egyptian goats, as they are involved in obesity, metabolism, and the transport of energy, vitamins, fatty acids, proteins, and lipids through diverse biological pathways. Discussion This study suggests that specific genetic markers and rumen microbial traits could be used to identify high-efficient individuals in Egyptian goat breeds, and improving breeding strategies for FE.
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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 | 0,001 | 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 ».