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Enregistrement W4410629035 · doi:10.1093/jas/skaf179

In vitro fermentation characteristics of acacia fiber using feline fecal inoculum

2025· article· en· W4410629035 sur OpenAlexaff
Vanessa M De La Guardia Hidrogo, Patrícia M Oba, Olivia R Swanson, Laura Bauer, Elena Vinay, John F Menton, Mathieu Millette, Melissa R. Kelly, Ryan N. Dilger, Kelly S. Swanson

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood and Agricultural Sciences
Établissements canadiensBausch Health (Canada)SNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFermentationInulinPropionateAcaciaCelluloseFood scienceChemistryPectinGum acaciaNeutral Detergent FiberFiberBiologyBotanyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acacia fiber is a soluble fiber often used as a processing aid in pet foods. The objective of this experiment was to evaluate the fermentation characteristics of acacia fiber, inulin, pectin (positive control), and cellulose (negative control) using an in vitro fermentation system and feline fecal inoculum. Triplicate samples of each fiber were fermented for 0, 6, 12, and 18 h, with short-chain fatty acids (SCFA), pH, and microbiota measured at each time point. Blank-corrected data were analyzed using PROC GLIMMIX of SAS, with significance set at P ≤ 0.05. Significant (P < 0.01) fiber × time interactions were observed for pH change, gas and SCFA production, and microbiota populations. Pectin and inulin had greater (P < 0.01) gas production than acacia fiber and cellulose. Inulin had the greatest pH reduction, followed by pectin, both of which had greater pH reductions (P < 0.01) than acacia fiber and cellulose. Acacia fiber had a small reduction in pH, being lower than cellulose after 12 h. Total SCFA production, including acetate, propionate, and butyrate, was higher (P < 0.01) in pectin and inulin than acacia fiber and cellulose. However, acacia fiber had greater (P < 0.01) total SCFA, acetate, and propionate production than cellulose after 12 h. Bacterial alpha diversity metrics increased (P < 0.01) during acacia fiber fermentation and decreased (P < 0.01) during inulin and pectin fermentation. Bacterial beta diversity shifted over time and showed separate clustering of bacterial communities among the different fiber substrates evaluated. The relative abundances of predominant (% sequences > 1%) bacterial genera were affected by significant fiber × time interactions. Specifically, acacia fiber had a greater (P < 0.01) increase in Bacteroides, Blautia, and Faecalibacterium than other fibers. Inulin had a greater (P < 0.01) increase in Collinsella, Prevotella, Megamonas, Holdemanella, Blautia, and Faecalibacterium, whereas pectin had a greater (P < 0.01) increase in Bifidobacterium, Lactobacillus, Phascolarctobacterium, and Succinivibrio. These results suggest that acacia fiber is moderately fermentable, resulting in low gas and SCFA production, greater bacterial diversity, and microbiota shifts. Although positive responses were observed in vitro, research in live animals is necessary to confirm potential benefits in felines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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