Gut Microbiome and Metabolome Signatures Associated with Heat Tolerance in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress significantly impairs dairy cow health and productivity, highlighting the need to understand the gut microbiome–metabolite interactions that contribute to heat tolerance. Here, we integrated metagenomic sequencing and untargeted metabolomics in twelve holstein cows selected from a previously phenotyped herd of 120 individuals, including six heat-tolerant (HT) and six heat-sensitive (HS) cows identified using entropy-weighted TOPSIS scoring. HT cows were enriched in genera such as Faecalimonas and UBA737, which were functionally linked to pathways of energy and lipid metabolism, whereas, HS cows harbored taxa associated with bacterial lipopolysaccharide and glycosphingolipid biosynthesis. A total of 135 metabolites were differentially abundant between groups. Among them, glycerol 2-phosphate and 24(28)-dehydroergosterol showed perfect classification performance (AUC = 1.000), and were mainly involved in membrane lipid remodeling and redox regulation. Integrated analysis revealed coordinated microbial–metabolite networks, exemplified by the Faecalimonas–LysoPS (16:0/0:0) and UBA737–Glycerol 2-phosphate axes, suggesting functional coupling between microbial composition and metabolic adaptation. Together, these findings demonstrate that HT cows harbor gut microbiota and metabolites favoring energy balance, membrane remodeling, and oxidative stress resilience, while HS cows display stress-related metabolic patterns. This study elucidates the microbial–metabolic mechanisms underlying thermal resilience and highlights potential biomarkers and metabolic pathways that could be applied in heat-tolerance breeding and precision management of dairy cattle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».