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Enregistrement W4410369688 · doi:10.1128/msphere.00167-25

Correlating the oral swab microbial community with milk production metrics in Holstein dairy cows

2025· article· en· W4410369688 sur OpenAlexaff
Joseph H. Skarlupka, Madison S. Cox, Andrew J. Steinberger, Dino Lorenzo Sbardellati, Andrew J. Scheftgen, Ibrahim Zúñiga-Chaves, Eric Paget, Charles Skadron, Nithya Attipetty, Jennifer C. McClure, Derek M. Bickhart, Garret Suen

Notice bibliographique

RevuemSphere · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensHendrix Genetics (Canada)
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaAgricultural Research ServiceU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyLactationRumenAnimal scienceDairy cattleMicrobiomeMilk productionVeterinary medicineFood sciencePregnancyMedicineBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Oral swabs of dairy cows have been suggested as a proxy for direct ruminal sampling, and this approach can identify the presence of up to 70% of the rumen microbial community. Here, we further extend the utility of this approach by correlating the bacterial community of swabs collected from 226 dairy cows on a research farm in Wisconsin, USA, with average milk yield and days in milk, two phenotypes previously associated with differences in the ruminal microbiome. We then obtained milk production efficiency data for a subset of these animals (gross feed efficiency [GFE] and residual feed intake [RFI]) and correlated these metrics against their associated microbial data. We found that when using the oral swabs, we could identify correlations between bacterial genera and days in milk ( P < 0.05). We further show that the ruminal microbiota was associated with average milk yield and days in milk for animals in their first lactation. Differential abundance testing identified amplicon sequence variants (ASVs) associated with these metrics ( P < 0.05). Our comparison of bacterial communities between high and low efficiency groups, as determined by GFE and RFI, identified a significant difference in Shannon’s diversity in second lactation cows ( P < 0.05). We also found that RFI was significantly correlated with the bacterial community in second lactation animals ( P < 0.05). Differential abundance analysis identified multiple oral- and rumen-associated ASVs correlated with GFE and RFI ( P < 0.05). This study further establishes the utility of oral swabs as a ruminal proxy. IMPORTANCE Improving milk production efficiency is a key goal in the dairy industry and is traditionally pursued through genetic selection, diet optimization, and herd management practices. The ruminal microbiome, essential for digesting feed, has been linked to milk production efficiency, suggesting that microbiome modulation could improve efficiency. However, the integration of rumen microbiology into current management practices is hampered by the difficulty of large-scale rumen sampling, as proxies like fecal samples do not accurately reflect the ruminal microbiota. Traditional methods, like cannulation and stomach tubing, are labor-intensive and impractical for extensive sampling. Our research demonstrates the potential use of oral swabs as a scalable, effective method for characterizing the microbiome and its associations with milk production metrics, recapitulating established associations obtained through traditional ruminal sampling methods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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