Geri Dön

Longitudinal analysis of rumen microbiome information associated with methane emissions and feed conversion efficiency to identify its usefulness for beef breeding

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 770565
  2. Yazar: GÜLŞAH YARAN
  3. Danışmanlar: PROF. RAİNER ROEHE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The Unıversıty Of Edınburgh
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Methane emissions and feed conversion efficiency are highly important environmental and economic aspects of beef cattle production systems. These traits are known to be affected by both rumen microbiome and host genetics. Here we performed longitudinal of rumen microbiome profiles analysis by using a metagenomic dataset in order to analyse the predictability of methane emissions or feed conversion efficiency using longitudinal rumen microbial gene abundances of beef cattle. Our data included microbial genes from rumen microbiome samples collected at 6 different timepoints; the first before the performance test, three timepoints associated with the performance test, one after the performance test period and one at slaughter. Microbial genes were observed to be highly correlated in early phases of performance test and abundances of microbial genes were observed to be altered in late phases. Results indicate that there is greater difference between animals than between timepoints, suggesting a large effect of host genetics on the microbiome profiles. Microbial genes identified in partial least squares analyses as important for prediction of feed conversion ratio (FCR) were found to be mostly associated with the carbohydrate metabolism pathway. Sets of microbial genes identified in previous works (Roehe et al., 2016; Lima et al., 2019) as associated to FCR and methane yield based on data collected at slaughter were used in PLS analyses to predict the same traits using data from each time point. Results show higher variance explained by the models when relative abundances obtained from samples collected at slaughter are used in comparison to other time points. Additionally, it is observed that the relative abundances of some microbial genes were significantly repeatable throughout timepoints, but most are not stable throughout time. Microbial genes with significant repeatability were identified to be associated to functions underlying both methane production and carbohydrate metabolisms.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    794432

    Propulsion-airframe integration for low-boom supersonic aircraft

    Düşük gürültülü sesüstü hava araçlarında itki-gövde entegrasyonu

    RUMED İMRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİKE NİKBAY

  2. Tez No

    313533

    Longitudinal analysis of search engine query logs: Temporal coverage

    Arama motoru sorgu kayıtlarının uzun süreli analizi: Zaman boyutlu kapsam

    OĞUZ YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY

  3. Tez No

    969526

    Longitudinal analysis of brain networks by magnetic resonance imaging (MRI) in a murine model of neuropathic pain-induced depression

    Nöropatik ağrı ile indüklenmiş depresyon fare modelinde beyin ağlarının manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ile prospektif incelenmesi

    MELTEM KARATAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    NörolojiUnıversıte de Strasbourg

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK YALÇIN

  4. Tez No

    972906

    Longitudinal analysis of terror incidents: A comparisonof count models

    Terör olaylarının uzunlamasına analizi: Sayım modellerinin karşılaştırılması

    ZEHRA CEBECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM İLK

  5. Tez No

    761246

    A longitudinal analysis of csr disclosure for bist companies: a text mining approach

    BİST şirketleri için KSS açıklamalarının uzunlamasına analizi: Bir metin madenciliği yaklaşımı

    ÖYKÜ AĞKOÇ AYRADİLLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeSabancı Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE KOCABIYIKOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. CELİLE ITIR GÖĞÜŞ

Geri Dön