Rumen Microbiome Composition in Cattle during Grain-Induced Subacute Ruminal Acidosis (SARA)
Notice bibliographique
Résumé
Six lactating, rumen cannulated, Danish Holstein cows were used in a blocked design study including two blocks. In the first block, two cows received control diet and two cows received SARA-challenge diet. In the second block, former control cows received SARAdiet while two new cows received control diet. All cows received a total mixed ration (TMR; 24% concentrate) for four weeks before the trial. SARA was induced by gradual substitution of 40% of TMR with grain pellets (50:50 wheat:barley) over 3 days. Full SARAdiet was fed for four days. Rumen samples were taken at 9 am and 9 pm on last day of the control period, and first and last day of full SARA-feeding. DNA was extracted and V4 region of bacterial 16S rRNA amplified and subjected to Illumina sequencing. Data was analyzed using QIIME pipelines and resultant operational taxonomic units (OTUs) were aligned to Greengenes database. Differences in bacterial communities between groups were tested based on weighted Unifrac distance using PERMANOVA and partial least square discriminant analysis (PLS-DA). 556,536 high quality sequences were collected, resulting in identification of 18,326 OTUs from 18 phyla of which 81 were classified at the genus level. The rumen bacterial communities were altered in response to SARA (P=0.01). The proportion of several taxa was significantly higher in SARA samples, including S24-7, Erysipelotrichales. Lactobacillus, C lostridia, Moryella, Butyrivibrio, Olsenella, and C oprococcus. Microbiome profiling of rumen during SARA could provide new knowledge of the pathogenesis and might be used as a biological marker of the disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».