Temporal changes in ruminal microbiota composition and diversity in dairy cows supplemented with a lactobacilli-based DFM
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study aimed to evaluate the impact of lactobacilli-based direct-fed microbial (DFM) supplementation on the composition and diversity of the ruminal microbiota in dairy cows. Understanding how DFM influences microbial populations can inform strategies to enhance animal health and productivity. Methods Over a 16-month period (September 2021 to January 2023), ruminal fluid samples were collected from fifty dairy cows assigned to either a DFM-supplemented group (DFM; n = 25) or an unsupplemented control group (CON; n = 25). Microbial DNA was extracted and subjected to 16S rRNA gene amplification and sequencing. Microbial diversity was assessed using alpha- and beta-diversity metrics ( p < 0.05), and linear discriminant analysis effect size (LEfSe) was employed to identify differentially abundant taxa. Multivariable analyses were used to explore associations with age, average milk production, days in milk (DIM), time, and supplementation. Results The dominant bacterial phyla identified were Bacillota and Bacteroidota, while Methanobacteriaceae was the predominant archaeal family. The DFM group showed significantly higher abundance of genera such as Eubacterium_Q , Atopobium sp. UBA7741 , and Sharpea ( p < 0.05). Conversely, Bacillus_P_294101 and SFMI01 were more abundant in the CON group. Temporal changes in microbial composition were observed, with significant differences in community diversity and structure between groups over time. Discussion These findings demonstrate that lactobacilli-based DFM supplementation can significantly alter the ruminal microbial ecosystem in dairy cows. The observed microbial shifts, including increases in beneficial bacterial taxa, highlight the potential of DFM as a nutritional strategy to modulate rumen function and improve dairy cow performance.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».