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Enregistrement W4409318313 · doi:10.1186/s12864-025-11545-6

Impacts of prenatal nutrition on metabolic pathways in beef cattle: an integrative approach using metabolomics and metagenomics

2025· article· en· W4409318313 sur OpenAlexaff
Guilherme Henrique Gebim Polizel, Wellison J. S. Diniz, Germán Darío Ramírez-Zamudio, Ángela Cánovas, Evandro Fernando Ferreira Dias, Arícia Christofaro Fernandes, Bárbara Carolina Teixeira Prati, Édison Furlan, Gabriela do Vale Pombo, Miguel Henrique de Almeida Santana

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFaculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, Universidade de São PauloConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMetabolomeBiologyMetabolomicsMicrobiomeMetagenomicsMetabolic pathwayMetaboliteFecesKEGGComputational biologyTranscriptomeBioinformaticsGeneticsGeneBiochemistryMicrobiologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study assessed the long-term metabolic effects of prenatal nutrition in Nelore bulls through an integrated analysis of metabolome and microbiome data to elucidate the interconnected host-microbe metabolic pathways. To this end, a total of 126 cows were assigned to three supplementation strategies during pregnancy: NP (control)- only mineral supplementation; PP- protein-energy supplementation during the last trimester; and FP- protein-energy supplementation throughout pregnancy. At the end of the finishing phase, blood, fecal, and ruminal fluid samples were collected from 63 male offspring. The plasma underwent targeted metabolomics analysis, and fecal and ruminal fluid samples were used to perform 16 S rRNA gene sequencing. Metabolite and ASV (amplicon sequence variant) co-abundance networks were constructed for each treatment using the weighted gene correlation network analysis (WGCNA) framework. Significant modules (p ≤ 0.1) were selected for over-representation analyses to assess the metabolic pathways underlying the metabolome (MetaboAnalyst 6.0) and the microbiome (MicrobiomeProfiler). To explore the metabolome-metagenome interplay, correlation analyses between host metabolome and microbiome were performed. Additionally, a holistic integration of metabolic pathways was performed (MicrobiomeAnalyst 2.0). RESULTS: A total of one and two metabolite modules associated with the NP and FP were identified, respectively. Regarding fecal microbiome, three, one, and two modules for the NP, PP, and FP were identified, respectively. The rumen microbiome demonstrated two modules correlated with each of the groups under study. Metabolite and microbiome enrichment analyses revealed the main metabolic pathways associated with lipid and protein metabolism, and regulatory mechanisms. The correlation analyses performed between the host metabolome and fecal ASVs revealed 13 and 12 significant correlations for NP and FP, respectively. Regarding the rumen, 16 and 17 significant correlations were found for NP and FP, respectively. The NP holistic analysis was mainly associated with amino acid and methane metabolism. Glycerophospholipid and polyunsaturated fatty acid metabolism were over-represented in the FP group. CONCLUSIONS: Prenatal nutrition significantly affected the plasma metabolome, fecal microbiome, and ruminal fluid microbiome of Nelore bulls, providing insights into key pathways in protein, lipid, and methane metabolism. These findings offer novel discoveries about the molecular mechanisms underlying the effects of prenatal nutrition. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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