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.

  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 University of Edinburgh
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

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. Propulsion-airframe integration for low-boom supersonic aircraft

    Düşük gürültülü sesüstü hava araçlarında itki-gövde entegrasyonu

    RUMED İMRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİKE NİKBAY

  2. Çoktan seçmeli test maddeleri için göz izleme teknolojisi ile elde edilmiş verilerin boylamsal analizi: Yabancı dil olarak İngilizce okuduğunu anlama becerisi ölçen beş madde ile deneysel bir çalışma

    Longitudinal analysis of eye tracking data for multiple choice test items: An experimental study with five items measuring reading comprehension of English as a foreign language

    ERGÜN CİHAT ÇORBACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLÜFER KAHRAMAN

  3. Farklı sınıf seviyelerindeki öğrencilerin üst bilişsel farkındalıklarının çeşitli değişkenler açısından boylamsal incelenmesi

    Longitudinal analysis of students' metacognitive awareness of who are different class levels in terms different kinds of variables

    GÖKHAN ÇALGICI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERAL BEKİROĞLU

  4. Hafif kognitif bozukluk hastalarında volümetrik manyetik rezonans görüntüleme bulgularının boylamsal olarak incelenmesi ve derin öğrenme

    Longitudinal analysis of volumetric magnetic resonance imaging findings and deep learning in patients with mild cognitive impairment

    BERRİN ÇAVUŞOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Medikal Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL ADA

  5. 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