Host-specific microbiome-rumination interactions shape methane-yield phenotypes in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Enteric methane emissions (EMEs) negatively impact both the environment and livestock efficiency. Given the proposed link between CH 4 yield and the rumination time (RT) phenotype, we hypothesize that this connection is mediated by the gut microbiome. This study investigated the RT-microbiome-EME connection using rumination-bolus, fecal, and rumen microbiomes as non-invasive proxies for identifying low-EME cows. High-RT cows ruminated 94 minutes longer per day (20%) and exhibited 26% lower EME than low-RT cows, confirming a strong RT-CH 4 -yield association. Microbial analysis revealed conserved methanogen diversity across the rumen, bolus, and fecal microbiomes, though functional differences were evident. High-RT cows had a greater abundance of Methanosphaera stadtmanae , suggesting an increased potential for methylotrophic methanogenesis, whereas low-RT cows exhibited higher Methanobrevibacter YE315 abundance, indicative of CO 2 -utilizing methanogenesis. Additionally, high-RT cows showed increased alternative hydrogen sinks, supported by upregulated genes encoding fumarate reductase, sulfate reductase, nitrate reductase, and ammonia-forming nitrite reductase, thereby reducing hydrogen availability for methanogenesis. Metabolically, high-RT cows had higher propionate concentrations and were enriched with rapid-fermenting bacteria ( Prevotella , Sharpea , Veillonellaceae , and Succinivibrionaceae ), whereas low-RT cows exhibited higher acetate concentrations with elevated acetate-producing pathways, reflecting differences in energy partitioning mechanisms. This study establishes RT as a microbiome-linked, non-invasive screening tool for identifying low-EME cows. The observed microbial and metabolic shifts in high-RT cows suggest that RT-based selection could enhance methane mitigation, rumen efficiency, and climate-smart livestock production. Leveraging RT-associated microbial profiles offers a scalable and cost-effective approach to reducing EME in cattle. IMPORTANCE Methane emissions from livestock contribute to climate change and reduce animal efficiency. This study reveals that cows with longer rumination times (chewing cud for an extra 94 minutes daily) produce 26% less methane than cows with shorter rumination times. The gut microbiome plays a key role—low-methane cows host microbial communities that produce less methane while efficiently utilizing hydrogen for energy conservation in the rumen. By analyzing rumination sensor data and/or in combination with microbial profiles from rumen or fecal samples, farmers can non-invasively identify and select cows that naturally emit less methane. This scalable, cost-effective strategy offers a practical solution for reducing livestock’s environmental footprint while enhancing efficiency and advancing climate-smart agriculture.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».