MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414831240 · doi:10.1093/jas/skaf300.161

290 Impact of altering maternal gut microbiome via high-forage or high-concentrate diets on offspring microbiome development, methane emissions and animal performance in cattle.

2025· article· en· W4414831240 sur OpenAlexaff
Samat Amat, Godson Aryee, Justine Kilama, Kell Helmuth, Brooklyn M Kuzel, Christy Finck, Devin B. Holman, Sarah R Underdahl, Joel S Caton, Kevin K. Sedivec, Kendall C Swanson, Carl R Dahlen

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringMicrobiomePregnancyFecesGut microbiomeForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Maternal gut microbiome has been shown to influence immune, metabolic and neurodevelopmental programming of offspring from the embryonic stage, suggesting a potential role in the Developmental Origins of Health and Disease (DOHaD). Whereas many still support the “sterile-womb hypothesis” that the neonatal microbiome acquisition occurs only during and after birth, very recent studies have provided evidence showing the existence of in utero microbial colonization. Thus, these recent developments in the field of microbiome research of human and vertebrate animals including bovine animals highlight that the maternal gut microbiome during pregnancy should be targeted for harnessing their extended impact on the offspring’s development and health. In this presentation, we will discuss the potential involvement of maternal microbiome and feto-maternal microbial crosstalk in fetal programming, and offspring calf’s health and development. In addition, we will discuss the results from our recently conducted longitudinal study focused on the evaluation of the impact of altering maternal microbiota via high forage or high concentrate diets on offspring microbiome development, energy balance, methane emissions and feedlot performance in beef cattle. For this, 120 beef heifers were assigned to one of two treatments and received a diet based on 75% forage (HF) or 75% concentrate (HC) from 15 days pre-breeding through calving. Heifers were bred using male-sexed semen and fed to target a gain of 0.45kg/d for both groups. Ruminal fluid, fecal and vaginal swabs were collected from both HF (n = 24) and HC (n =22) heifers on pre-breeding (-30, -2), post-breeding (56, 91, 180, and 238 days of gestation) and at calving. Calves born from these heifers were monitored for their animal performance, feed efficiency, gut microbiome development and enteric methane emission (in vitro and in vivo). Body weight measurements, ruminal fluid and fecal samples were collected from the calves at 0, 15, 30, 60, 120, 160, 240, 330 and 340 days old. The 16S rNRA gene sequencing was performed on the dam and calf’s microbiome samples. An in-vitro fermentation assay was performed on the ruminal fluid samples from heifers and their calves for methane and VFA analyses. During finishing stage, a subset of calves born from HF and HC dams (n = 10 each group) were evaluated to examine effects on energy metabolism, nutrient balance and enteric methane emission (using headbox) output between the HF and HC offspring because of the HF or HC diet their dams received during fetal development. The results from this study provide novel insights into the impact of altered maternal gut microbiome during pregnancy on the postnatal animal performance, feed efficiency, microbiome development and enteric methane emission phenotype in cattle.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetUrological Disorders and TreatmentsTravaux en français237 207