Impacts of liquid milk permeate supplementation on rumen microbial fermentation and community structure in an in vitro semi-continuous culture system
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the potential of liquid milk permeate as a microbial energy source, in an in vitro semi-continuous culture system, and its impact on rumen microbial communities. Sixteen fermenters in a 2 × 4 randomized complete block design, over two 14-day periods to assess the impact of 50 mL/day of various liquids (C: control, no liquid; W: water; PW: 50:50 water:permeate; P: permeate) under two buffering conditions (N: normal; S: subacute ruminal acidosis). The V3–V4 region of the 16S rRNA gene was sequenced using Illumina MiSeq. Data analysis in R examined the effects of treatments on microbial taxa, pH, and short chain fatty acids (SCFA). Water addition did not significantly affect pH, gas production, or SCFA proportions ( p ≥ 0.05) but reduced NH 3 concentration in both buffer conditions ( p ≤ 0.001). Permeate lowered pH and NH 3 in both buffering conditions ( p ≤ 0.001) and altered microbial composition without negatively impacting bacterial diversity. These findings suggest that water can be added to a semi-continuous in vitro system without disrupting microbial balance, enhancing model accuracy. Permeate can be a source of energy in liquid form but it must be balanced with adequate protein to avoid reductions in NH 3 .
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».