Optimization of RUSITEC model adaptations for in vitro simulation of subacute ruminal acidosis and evaluation of Saccharomyces cerevisiae supplementation on microbial fermentation and stability
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing need for alternative research models to reduce or replace animal use in feed and feed additive testing. In vitro model development could provide value added data in the assessment of feed additives for microbial modulation in cattle where animal variation in intake can impact results. This study aimed to refine and evaluate the in vitro model of subacute ruminal acidosis (SARA) and assess how variations in buffer and feed additive supplementation could influence microbial fermentation and community composition. Using the rumen simulation technique (RUSITEC) with a SARA model, buffer dilution and feed additive supplementation were compared for their influence on microbial fermentation and community composition. Results showed that buffer dilution, combined with dietary changes, effectively induced SARA in vitro , with a significant impact on ruminal pH and fermentation parameters. Acetate production and pH were lower in reactors supplemented with Saccharomyces cerevisiae (AY), especially under low buffering conditions, suggesting AY’s potential to mitigate ruminal dysbiosis. Microbial protein and protozoa abundance also changed in response to dietary and buffer adjustments. The results of this study support the use of in vitro models for more controlled, reproducible testing of feed additives, with potential applications in improving nutritional interventions and rumen microbial stability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».