Optimization of RUSITEC model adaptations for in vitro simulation of subacute ruminal acidosis and evaluation of Saccharomyces cerevisiae supplementation on microbial fermentation and stability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle