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Enregistrement W4414831317 · doi:10.1093/jas/skaf300.162

288 Fueling the microbiome: How dietary energy and protein influence rumen and milk microbial communities in transition dairy cattle.

2025· article· en· W4414831317 sur OpenAlexaffabout
Renée M. Petri, Céline Ster

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenDry matterLactationPrevotellaFermentationDairy cattle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our research aimed to optimize rumen stability and support milk performance in transition dairy cows by evaluating dietary strategies that could enhance rumen fermentation without causing ruminal dysbiosis. Specifically, we investigated the effects of permeate supplementation, as a low oxidative potential energy source, and reduced metabolizable protein (MP) intake during the transition period on both rumen and milk microbiomes, and lactation performance. Two experiments were conducting using pregnant cannulated Holsteins, with treatment diets provided from two weeks pre-calving to four weeks post-calving. In the energy trial, during the entire experimental period, treatment cows received either milk permeate (n = 6) or water (n = 6) ad libitum, with liquid intake measured daily. In the reduced MP trial, cows received either 80% of recommended MP (n = 5) or 100% MP (n = 6), with all cows being returned to 100% MP from weeks 2 to 4 post partum. In both trials, rumen content and milk samples were collected at weeks 1 and 4 post-partum for microbiome analysis using metagenomic techniques. Dry matter intake (DMI), and milk production were recorded daily and composition was analyzed for each week post-partum. Diets were iso-nitrogenous in the energy trial and iso-energetic in the protein trial. Permeate-fed cows had lower DMI and higher liquid intake, but milk yield was unaffected. Rumen microbial diversity (Shannon; p ≤ 0.0001) and richness (Chao1; p ≤ 0.0001) were reduced in permeate-fed cows, with increased Lachnospiraceae and decreased Prevotella and Ruminobacter abundances. The milk microbiome was largely unchanged, except for a fivefold increase in Bifidobacterium at week 4. Milk urea levels were significantly lower in permeate-fed cows (p = 0.001), with no other compositional changes. In the reduced MP trial, DMI remained stable, but milk production tended to decrease during the treatment period (p = 0.09). The rumen microbiome was unaffected, while Micrococcaceae were differentially abundant in milk (FDR = 2.181e-1) in the short term. After two weeks of 100% MP restoration, no differences were observed in milk production or microbial composition. Overall, milk permeate supplementation altered the rumen microbiome without reducing milk yield, while reduced MP intake temporarily decreased milk production but had no lasting effects on milk performance. These findings suggest that nutrient management strategies during the transition period can modulate rumen microbial communities to support a stable gastrointestinal ecosystem without compromising lactation performance. These strategies offer potential benefits for improving digestive health of transition cattle in Canada without compromising productivity.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'admission2
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