Assessing the Impact of the Methane Inhibitors 3-Nitrooxypropanol (3-NOP) and Canola Oil on the Rumen Anaerobic Fungi
Notice bibliographique
Résumé
Reducing enteric methane emissions is critical for improving the sustainability of ruminant livestock production. In this study, we investigated the impact of the methane inhibitors 3-nitrooxypropanol (3-NOP) and canola oil, fed both individually and in combination, on the anaerobic gut fungi (AGF) of the rumen. Eight ruminally cannulated Angus heifers were used in a replicated double 4 × 4 Latin square over 28-day periods with a 2 (control, 3-NOP) × 2 (control, canola oil) factorial arrangement. Rumen samples were collected after 13 d dietary adaptation, and AGF communities were evaluated using amplicon sequencing of the D1/D2 region of the 28S rRNA (LSU) gene. Although 3-NOP reduced methane yield by approximately 32%, it did not substantially alter the diversity, composition, or overall abundance of the AGF community. In contrast, canola oil supplementation, either alone or combined with 3-NOP, markedly disrupted the fungal community. These treatments reduced overall fungal diversity and the abundance of key fiber-degrading taxa, such as Neocallimastix and Piromyces, while eliciting variable responses among less abundant genera. Furthermore, resilience analyses using control-diet-fed samples indicated that repeated perturbation impaired the recovery of some AGF taxa, leading to a shift in the composition of the fungal community. Overall, our findings suggest that 3-NOP offers a targeted methane mitigation strategy and does not alter the rumen AGF. In contrast, the addition of canola oil at levels that inhibit enteric methane emissions has a disruptive impact on the AGF community, contributing to reduced feed digestibility.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».