📄 agriculture

Residual feed intake phenotype modulates growth performance and ruminal microbiome responses to a Bacillus-based direct-fed microbial in beef steers

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि *बैसिलस*-आधारित डायरेक्ट-फेड माइक्रोबियल के साथ पूरकता, बीफ स्टियर्स (बैल) के उनके रेजिडुअल फीड इनटेक फेनोटाइप के आधार पर विकास प्रदर्शन को बढ़ाती है और रुमिनल माइक्रोबायोम को विभेदित रूप से मॉड्युलेट करती है, जिसमें कम कुशल जानवरों की तुलना में अधिक कुशल जानवरों को अधिक लाभ दिखाई देते हैं।

मूल लेखक: Modoluwamu Idowu, Taylor Sidney, Godstime Taiwo, samanthia Johnson, Yarahy Leal, Aderanti Oni, Yun Jiang, Matthew Wilson, Gene Felton, Olanrewaju Morenikeji, Zaira Estrada-Reyes, Andres Pech-Cervantes

प्रकाशित 2026-09-01

📖 1 मिनट में पढ़ें☕ कॉफ़ी ब्रेक में पढ़ें

CC BY 4.0

मूल लेखक: Modoluwamu Idowu, Taylor Sidney, Godstime Taiwo, samanthia Johnson, Yarahy Leal, Aderanti Oni, Yun Jiang, Matthew Wilson, Gene Felton, Olanrewaju Morenikeji, Zaira Estrada-Reyes, Andres Pech-Cervantes, Ibukun Ogunade

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

तकनीकी सारांश: रेसिडुअल फीड इनटेक (RFI) फेनोटाइप बीफ स्टियर्स में बैसिलस-आधारित डायरेक्ट-फेड माइक्रोबियल के प्रति विकास प्रदर्शन और रूमिनल माइक्रोबायोम प्रतिक्रियाओं को नियंत्रित करता है

समस्या विवरण
डायरेक्ट-फेड माइक्रोबियल्स (DFMs), विशेष रूप से बैसिलस-आधारित एडिटिव्स, गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल माइक्रोबियल समुदायों को संशोधित करके जुगाली करने वाले पशुओं के स्वास्थ्य और उत्पादकता को बढ़ाने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। हालांकि, बीफ पशुओं में इन एडिटिव्स की प्रभावकारिता असंगत है, जिसकी प्रतिक्रिया परिमाण और दिशा दोनों में भिन्न होती है। जबकि पिछला शोध इस परिवर्तनशीलता को स्ट्रेन के अंतर, खुराक और आहार संरचना जैसे कारकों के कारण बताता है, मेजबान-संबंधी निर्धारकों पर तुलनात्मक रूप से कम ध्यान दिया गया है। विशेष रूप से, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या एक जानवर का अंतर्निहित फीड एफिशिएंसी फेनोटाइप, जिसे रेसिडुअल फीड इनटेक (RFI) के रूप में मापा जाता है, बैसिलस-आधारित पूरकता के प्रति प्रतिक्रिया को प्रभावित करता है। नेगेटिव-RFI मवेशी (अधिक कुशल) पॉजिटिव-RFI मवेशियों (कम कुशल) की तुलना में विशिष्ट रूमिनल माइक्रोबियल समुदायों और मेटाबॉलिक प्रोफाइल को रखते हैं, जो यह सुझाव देता है कि रूमिनल वातावरण माइक्रोबियल एडिटिव्स की प्रभावकारिता को अनुकूलित (condition) कर सकता है। यह अध्ययन इस ज्ञान के अंतर को संबोधित करता है कि क्या RFI फेनोटाइप बैसिलस-आधारित पूरकता के प्रति विकास प्रदर्शन और रूमिनल माइक्रोबायोम प्रतिक्रियाओं को नियंत्रित करता है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में 108 के प्रारंभिक पूल से अलग-अलग RFI फेनोटाइप वाले 40 क्रॉसब्रेड (एंगस × हेरेफोर्ड) बीफ स्टियर्स का उपयोग करते हुए एक 2 × 2 फैक्टोरियल प्रायोगिक डिजाइन का उपयोग किया गया।

फेनोटाइप चयन: 49-दिवसीय RCl निर्धारण अवधि के बाद, 20 नेगेटिव-RFI स्टियर्स (औसत RFI = −1.66 किग्रा/दिवस; अधिक कुशल) और 20 पॉजिटिव-RFI स्टियर्स (औसत RFI = 1.62 किग्रा/दिवस; कम कुशल) का चयन किया गया।
उपचार (Treatments): स्टियर्स को प्रत्येक RFI फेनोटाइप के भीतर कंट्रोल डाइट (CON) या बैसिलस-पूरक डाइट (BAC) समूहों में आवंटित किया गया। बैसिलस-आधारित DFM (पैपिलोन, ईस्टन, एमडी) को 14 ग्राम/स्टियर/दिन (लगभग 1.5 × 10⁸ CFU/g) की दर से कॉर्न साइलेज-आधारित टोटल मिक्स राशन (TMR) में मिलाकर दिया गया।
अवधि: फीडिंग ट्रायल 70 दिनों तक चला।
मापन:
- विकास प्रदर्शन (Growth Performance): ड्राई मैटर इनटेक (DMI) को GrowSafe नोड्स का उपयोग करके निरंतर रिकॉर्ड किया गया। बॉडी वेट (BW) को दिन 0, 14, 42 और 70 पर मापा गया ताकि एवरेज डेली गेन (ADG) और फीड:गेन अनुपात की गणना की जा सके।
- माइक्रोबायोम विश्लेषण: 70वें दिन रूमेन फ्लू एकत्र किया गया। माइक्रोबियल डीएनए को निकाला गया, और Illumina MiSeq प्लेटफॉर्म पर 16S rRNA जीन के V3–V4 क्षेत्रों को अनुक्रमित (sequenced) किया गया।
- बायोइंफॉर्मेटिक्स: अनुक्रमों को ASVs उत्पन्न करने के लिए QIIME 2 और DADA2 का उपयोग करके संसाधित किया गया। टैक्सोनोमिक वर्गीकरण को SILVA 138 डेटाबेस के विरुद्ध किया गया। विविधता मेट्रिक्स (Chao1 रिचनेस, Bray–Curtis बीटा विविधता) के लिए डेटा को MicrobiomeAnalyst और सांख्यिकीय मॉडलिंग के लिए SAS का उपयोग करके विश्लेषित किया गया।
सांख्यिकीय विश्लेषण: विकास और माइक्रोबायोम डेटा का विश्लेषण डाइट, RFI फेनोटाइप और उनके बीच के इंटरेक्शन को फिक्स्ड इफेक्ट्स के रूप में उपयोग करते हुए मिक्स्ड मॉडल के माध्यम से किया गया। महत्व (significance) को P ≤ 0.05 पर निर्धारित किया गया, और 0.05 < P ≤ 0.10 पर रुझान (tendencies) नोट किए गए।

मुख्य परिणाम

विकास प्रदर्शन: फाइनल BW और ADG के लिए एक महत्वपूर्ण डाइट × RFI इंटरेक्शन देखा गया (P = 0.02)। नेगेटिव-RFI स्टियर्स में, बैसिलस पूरकता ने कंट्रोल की तुलना में फाइनल BW (489 किग्रा बनाम 467 किग्रा) और ADG (2.19 किग्रा/दिव बनाम 2.05 किग्रा/दिव) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया। इसके विपरीत, पॉजिटिव-RFI स्टियर्स में, जिन्हें एडिटिव दिया गया था, में प्रदर्शन में कोई सुधार नहीं देखा गया। DMI को RFI फेनोटाइप द्वारा प्रभावित किया गया (P = 0.03) लेकिन डाइट या उसके इंटरेक्शन द्वारा नहीं।
माइक्रोबायोम विविधता:
- अल्फा विविधता (Alpha Diversity): Chao1 रिचनेस ने एक डाइट × RFI इंटरेक्शन प्रदर्शित किया (P = 0.05)। पूरकता ने नेगेटिव-RFI स्टियर्स में माइक्रोबियल रिचनेस को बढ़ाया, लेकिन पॉजिटिव-RFI स्टियर्स पर कोई प्रभाव नहीं डाला।
- बीटा विविधता (Beta Diversity): कम्युनिटी कंपोजिशन (Bray–Curtis डिसिमिलिटी) ने डाइट × RCl इंटरेक्शन दिखाया (P = 0.01)। पॉजिटिव-RFI स्टियर्स में कंट्रोल और सप्लीमेंटेड डाइट के बीच महत्वपूर्ण अंतर पाए गए (P = 0.04), जबकि नेगेटिव-RFI स्टियर्स में कोई अंतर नहीं पाया गया (P = 0.31)।
टैक्सोनोमिक बदलाव (Taxonomic Shifts):
- फाइलम स्तर: Bacteroidota और Firmicutes के लिए महत्वपूर्ण इंटरेक्शन पाए गए। नेगेटिव-RFI स्टियर्स में, पूरकता ने Bacteroidota प्रचुरता (32.3% बनाम 28.6%) को बढ़ाया, जबकि Firmicutes प्रचुरता में वृद्धि नहीं हुई (BAC− बनाम CON− में 45.1% बनाम 48.1%)। पॉजिटिव-RFI स्टियर्स में, पूरकता ने Bacteroidota को कम किया (24.7% बनाम 32.3%) और Firmicutes को बढ़ाया (50.5% बनाम 45.9%)।
- जीनस स्तर: Prevotella, Lachnospiraceae_NK3A20_group, और Ruminococcus के लिए इंटरेक्शन महत्वपूर्ण थे। बैसिलस पूरकता ने नेगेटिव-RFI स्टियर्स में Prevotella प्रचुरता (23.5% बनाम 21.0%) को बढ़ाया, लेकिन पॉजिटिव-RFI स्टियर्स में इसे कम कर दिया। इसके विपरीत, Lachnospiraceae_NK3A20_group और Ruminococcus पॉजिटिव-RFI स्टियर्स में बढ़े, लेकिन नेगेटिव-RFI में नहीं।
- मुख्य प्रभाव (Main Effects): पूरकता ने सभी फेनोटाइप्स में Acetitomaculum और Desulfobacterota की सापेक्ष प्रचुरता को बढ़ाया, जबकि Ruminobacter को कम किया।

महत्व और दावे
लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि बैसिलस-आधारित DFMs की प्रभावकारिता एकसमान नहीं है, बल्कि यह मेजबान के फीड एफिशिएंसी फेनोटाइप पर दृढ़ता से निर्भर करती है। अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि अधिक फीड-कुशल (नेगेटिव-RFI) मवेशी प्रोपियोनेट-उत्पादक टैक्सों (Bacteroidota और Prevotella) की ओर माइक्रोबियल बदलाव और बेहतर विकास प्रदर्शन के साथ पूरकता से लाभान्वित होते हैं। इसके विपरीत, कम कुशल (पॉजिटिव-RFI) मवेशियों ने प्रदर्शन लाभ के बिना पता लगाने योग्य माइक्रोबियल पुनर्गठन (एसिटेट/ब्यूटिरेट-जुड़े टैक्सों की वृद्धि) प्रदर्शित किया।

यह पेपर दावा करता है कि ये निष्कर्ष फीड-एफिशिएंसी वर्गीकरण के आधार पर प्रिसिजन सप्लीमेंटेशन रणनीतियों के विकास का समर्थन करते हैं। यह इस बात पर जोर देता है कि केवल टैक्सोनोमिक मेट्रिक्स ही DFM प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त नहीं हैं, क्योंकि कार्यात्मक परिणाम (विकास) और संरचनात्मक परिवर्तन अलग हो सकते हैं, विशेष रूप से पॉजिटिव-RFI जानवरों में। लेखक नोट करते हैं कि हालांकि अध्ययन फेनोटाइप-निर्भर संबंधों की पहचान करता है, लेकिन सिंगल टाइम-पॉइंट डेटा की कोरिलेशनल प्रकृति कारण संबंध (causality) स्थापित करने से रोकती है, और पूर्ण तंत्र को पूरी तरह से हल करने के लिए भविष्य के कार्य जिनमें मेटाबोलोमिक्स (जैसे VFA प्रोफाइलिंग) शामिल हो, आवश्यक हैं।

इसी तरह के और पेपर