Emisión entérica de metano de vacas lecheras suplementadas con yodoformo en dosis

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 12797 (2023) Citar este artículo

2 altmétrico

Detalles de métricas

La emisión entérica de metano (CH4) es uno de los principales gases de efecto invernadero provenientes del ganado. En estudios se ha descubierto que el yodoformo es un potente mitigador de la formación de CH4 en el rumen in vitro. Este estudio tuvo como objetivo cuantificar el potencial del yodoformo como aditivo alimentario antimetanogénico para vacas lecheras e investigar los efectos sobre el consumo de alimento, la producción de leche, la digestibilidad del alimento, el microbioma ruminal y los indicadores de salud animal. El experimento se llevó a cabo como un diseño de cuadrado latino 4 × 4 utilizando cuatro vacas lecheras danesas Holstein canuladas en rumen, duodenal e ileal lactantes. Los tratamientos consistieron en cuatro dosis diferentes de yodoformo (1) 0 mg/día, (2) 320 mg/día, (3) 640 mg/día y (4) 800 mg/día. Se complementó con yodoformo por vía intrarruminal dos veces al día. Cada período consistió en 7 días de adaptación, 3 días de digesta y muestreo de sangre, y 4 días de mediciones de intercambio de gases utilizando cámaras de respiración. Diariamente se registró la producción de leche y el consumo de materia seca (CMS). Se recolectaron muestras de rumen para análisis microbianos y se investigaron los parámetros de fermentación. Se tomaron muestras de sangre y se analizaron para determinar indicadores metabólicos y de estado de salud. La ingesta de materia seca y la producción de leche disminuyeron linealmente hasta un máximo de 48% y 33%, respectivamente, al aumentar la dosis. El rendimiento de metano (g CH4/kg DMI) disminuyó un máximo de 66%, mientras que se observaron aumentos de hasta 125 veces en el rendimiento de hidrógeno (g H2/kg DMI) al aumentar la dosis de yodoformo. La digestibilidad total de la MS, MO, PB, C, FND y almidón no se vio afectada por los tratamientos, pero se observaron grandes cambios, excepto para la FDN, en la digestión de los nutrientes del rumen al intestino delgado. Se observaron algunos indicadores de alteración de la actividad microbiana ruminal y de la dinámica de fermentación al aumentar la dosis, pero el tratamiento no afectó el número total de bacterias ruminales. Los biomarcadores séricos y plasmáticos no indicaron efectos negativos del yodoformo en la salud de las vacas. En conclusión, el yodoformo fue un potente mitigador de las emisiones de CH4. Sin embargo, la CMS y la producción de leche se vieron afectados negativamente y se asociaron con indicios de fermentación ruminal deprimida. Estudios futuros podrían revelar si se puede evitar la disminución de la producción de leche y del consumo de alimento si se administra yodoformo continuamente mezclándolo en una ración mixta total.

El metano (CH4) es uno de los principales gases de efecto invernadero provenientes del ganado. El potencial de calentamiento global en una perspectiva de 100 años es 28 veces mayor en comparación con el dióxido de carbono (CO2). Por tanto, la contribución del ganado vacuno a las emisiones de gases de efecto invernadero y al cambio climático es sustancial1,2. El metano de los animales rumiantes se origina principalmente a partir de la fermentación microbiana de los alimentos en el rumen. Durante esta fermentación, los microbios producen CO2 e hidrógeno (H2), que las arqueas, un dominio especial de los microorganismos, convierten en CH4. La metanogénesis reduce eficientemente la presión parcial en el rumen de hidrógeno (H2), que sirve como donador de electrones en el proceso, donde el CO2 y el H2 son convertidos en CH4 y H2O por las arqueas metanogénicas3. Esta eliminación continua sostiene la fermentación ruminal al eliminar el efecto inhibidor del H2 sobre la microbiota4. Por lo tanto, un aumento de la presión ruminal de H2 puede afectar negativamente la digestión de la fibra, la ingesta de materia seca (CMS) y la productividad animal5. Bajo una inhibición sustancial de la metanogénesis, el H2 también puede eructar en cantidades significativas6,7.

Históricamente, se ha demostrado que los compuestos halogenados como el adipato de tricloroetilo, el pivalato de tricloroetilo, el bromoformo y el cloroformo son potentes inhibidores de la formación de CH4 en estudios tanto in vitro como in vivo8,9,10. La actividad antimetanogénica generalmente está relacionada con la cantidad de halógenos en la molécula, siendo los compuestos que contienen yodo los más eficientes, seguidos de los análogos bromados y clorados11. El mecanismo sugerido implica la reacción irreversible de los compuestos halogenados con vitamina B12 reducida para inhibir la transferencia del grupo metilo dependiente de cobamida y bloquear la función de las enzimas corrinoides en el proceso de metanogénesis12,13,14. Otro posible mecanismo es la inhibición competitiva de la producción de CH4 al actuar como aceptores terminales de electrones competitivos14,15.

Mitsumori et al.16 descubrieron que el bromoclorometano (CH2BrCl) provocaba una inhibición de la metanogénesis de alrededor del 80 % en cabras, lo que también se asociaba con un aumento espectacular de las emisiones de H2. La suplementación no tuvo efectos sobre la CMS o la digestibilidad de los nutrientes16. En otros estudios se ha observado una inhibición similar de la metanogénesis por parte del bromoclorometano17,18. Sin embargo, debido a su capacidad de agotar la capa de ozono, el uso comercial del bromoclorometano está prohibido en muchos países14,19. Otro halometano, el cloroformo (CHCl3), también es capaz de inhibir la metanogénesis en un grado similar al bromoclorometano20,21. Normalmente no se considera que el cloroformo agote la capa de ozono debido a su corta vida útil y a su origen predominantemente natural22, pero se reconoce como una sustancia cancerígena19,23. Por el contrario, el yodoformo (CHI3) es un halometano que no se considera ni agotador de la capa de ozono ni cancerígeno, y está aprobado para su uso en la industria farmacéutica sin un nivel de tolerancia superior, pero aún no está aprobado como aditivo para piensos19. Se ha observado previamente que el yodoformo es un potente inhibidor de la producción de CH4 in vitro8. Sin embargo, ningún estudio ha probado el yodoformo cuando se administra a vacas lecheras.

Los objetivos de este experimento fueron cuantificar el potencial antimetanogénico del yodoformo cuando se administra en pulsos por vía intrarruminal a vacas lecheras en un estudio de dosis-respuesta y estudiar los efectos asociados sobre la ingesta de alimento, la producción de leche, la digestibilidad de los nutrientes, el microbioma y la salud animal. indicadores de salud. Se planteó la hipótesis de que dosis crecientes de yodoformo disminuirían linealmente el CH4 y al mismo tiempo aumentarían la emisión de H2, sin afectar el consumo de alimento ni la producción de leche de las vacas lecheras.

El experimento se llevó a cabo en la Universidad de Aarhus, AU Viborg - Centro de Investigación Foulum, Dinamarca, y cumplió con las directrices establecidas por el Ministerio Danés de Medio Ambiente y Alimentación con respecto a la experimentación animal y el cuidado de los animales en estudio (ley 474 del 15 de mayo). 2014 y orden ejecutiva 2028 de 14 de diciembre de 2020) y bajo consideración de los Lineamientos ARRIVE. El protocolo experimental fue aprobado por la Inspección Danesa de Experimentos con Animales (licencia n.º 2018-15-0201-01495). Se asignaron cuatro vacas lecheras danesas Holstein lactantes a 1 de 4 niveles (0, 320, 640 u 800 mg/día) de yodoformo según un diseño de cuadrado latino de 4 × 4. Cada uno de los cuatro períodos experimentales consistió en 7 días de adaptación, 3 días de digesta y muestreo de sangre, y 4 días de medición del intercambio gaseoso. Para tener en cuenta el período de adaptación relativamente corto, a las vacas se les inoculó el rumen los días 1 y 2 de cada período con contenido ruminal de dos vacas canuladas no experimentales que fueron alimentadas con la misma ración que las vacas experimentales. Originalmente, se pretendía que la dosis más alta de yodoformo fuera de 1080 mg/día. Sin embargo, este tratamiento se suspendió después de 11 días en el período 1 debido a una disminución inaceptable en el consumo de alimento. Así, la dosis más alta se redujo a 800 mg/día en los períodos restantes, y la vaca inicialmente asignada a la dosis más alta fue reemplazada por una vaca diferente.

Se utilizaron cuatro vacas multíparas (dos de 2º parto y dos de 3º parto), a las que previamente se les habían equipado cánulas ruminales, duodenales e ileales para la recolección de digesta. Al inicio del experimento, la producción de leche promedio ± DE fue de 33,1 ± 2,10 kg/día, los días en leche fueron de 210 ± 66 días y el peso corporal fue de 666 ± 60 kg. Las vacas se alojaron en corrales individuales (400 × 450 cm) con suelo de rejilla y un cubículo con colchón y aserrín. Las vacas fueron ordeñadas dos veces al día a las 06.30 y 16.30 h.

Se preparó una ración mixta parcial (PMR) una vez al día por la mañana y se alimentó a las vacas ad libitum en dos comidas diarias a las 7.15 y 17.15 h con 3 a 5 kg de residuos de alimento por vaca por día con aproximadamente un 40% de de la ración diaria proporcionada por la mañana y el 60% por la tarde. Los residuos del alimento se pesaron diariamente antes de la alimentación de la mañana. La ración se formuló de acuerdo con el sistema de evaluación alimentaria NorFor24 para vacas lecheras danesas Holstein que producían 11.700 kg de ECM por año. Se incluyeron ensilaje de maíz y ensilaje de pasto/trébol tanto de crecimiento primaveral como de primer rebrote (raigrás perenne, raigrás híbrido, trébol rojo y trébol blanco) de los mismos silos durante todo el experimento como forrajes y harina de soja, pulpa de remolacha azucarera, torta de colza, cebada y suplementos minerales como concentrados (Cuadro 1). La mitad de la dosis diaria de yodoformo, disuelta en 20 ml de etanol al 99% y mezclada con 500 g ± 1 g de concentrado (KomKalv, DLG amba, Dinamarca), se administró por vía intrarruminal mezclándola manualmente con el contenido del rumen durante el ordeño a 06:30 y 16:30 h. Como se utilizó una cantidad fija de concentrado para garantizar una mezcla adecuada de yodoformo en el concentrado antes de la dosificación, la proporción de forraje del CMS total dependió de la ingesta de PMR de cada vaca individual. El flujo de nutrientes en el tracto digestivo se determinó utilizando óxido de cromo (III) (Cr2O3) y dióxido de titanio (TiO2) como marcadores externos. Estos se pesaron en bolsas de papel degradables (10,0 g de Cr2O3 y 13,0 g de TiO2) y se dosificaron directamente al rumen dos veces al día coincidiendo con la administración de yodoformo. Las vacas tuvieron libre acceso al agua y la cantidad de agua ingerida se midió con un medidor de agua (Brødrene Dahl, Brøndby, Dinamarca) durante el período de la cámara.

Los días 1 y 2 de cada período experimental, las vacas fueron inoculadas a las 06.45 h con contenido ruminal de dos vacas canuladas no experimentales que fueron alimentadas con la misma ración que las vacas experimentales. Esto se hizo para minimizar cualquier posible efecto de arrastre sobre la microbiota ruminal debido a los tratamientos realizados en el período anterior. Se introdujo contenido de rumen (12 kg en total de los cuales 6 kg procedían de cada vaca no experimental) a cada vaca experimental a través de la cánula de rumen y se mezcló con la capa superior del contenido de rumen.

En cada período, se recogieron líquido ruminal, contenido duodenal e ileal, orina y heces en 8 momentos de muestreo durante 3 días (a las 9.00 y 18.00 h el día 8; a las 03.00, 12.00 y 21.00 h el día 9; y a las 06.00, 15.00 h). y las 00.00 horas del día 10) para cubrir cada tercera hora de un día de 24 h. Durante el período de muestreo, se recolectaron 8 muestras duodenales (0,5 L) e ileales (0,2 L) en bolsas de plástico adheridas a las cánulas. Se recolectaron muestras fecales (0,35 L) durante la defecación voluntaria o mediante muestreo aleatorio del recto. Las muestras de digesta se agruparon durante todos los tiempos de muestreo y se almacenaron a -20 °C hasta su análisis.

Se tomaron muestras de líquido ruminal (30 ml) del saco ruminal ventral utilizando una jeringa de 50 ml conectada a un dispositivo de muestreo de rumen de acero de 90 cm (Bar Diamond Inc., Parma Idaho, EE. UU.). Inmediatamente después del muestreo, se midió el pH en el líquido ruminal utilizando un medidor de pH digital (Meterlab PHM 220, Radiometer, Brønshøj, Dinamarca). Las muestras se almacenaron a -20 °C para su posterior análisis de la concentración de ácidos grasos volátiles (AGV), l-lactato, glucosa y amoníaco (NH3). Simultáneamente con el muestreo del líquido del rumen, se midió el potencial redox en el rumen dorsal utilizando un medidor de redox con un electrodo de platino (Intellical MTC101 ORP/electrodo redox, Hach, Alemania). El electrodo se insertó en el contenido del rumen a 10 cm por debajo de la superficie de la estera del rumen y se registró el potencial redox después de 2 minutos de estabilización. La orina se recogió en todos los momentos de muestreo durante las micciones voluntarias o tras la estimulación manual de la región pélvica. El pH se midió inmediatamente después de la recolección utilizando el mismo pHmetro digital y las muestras se almacenaron a -20 °C hasta que se analizó el contenido de creatinina.

Se tomaron muestras de sangre mediante punción venosa de la vena de la cola el día 8 a las 8.00 y el día 10 a las 14.00 hy se recogió en vacutainers con heparina Na (Greiner Bio-One GmbH, Kremsmünster, Austria) para la posterior determinación de tiroxina (T4). Los tubos se centrifugaron a 3000 x gav a 4 °C durante 20 min. Además, se extrajo sangre en sueros vacutainers (Greiner Bio-One GmbH, Kremsmünster, Austria) para determinar urea, glucosa, β-OH-butirato (BHB), ácidos grasos no esterificados (NEFA), ácidos biliares, proteínas totales, albúmina, aspartato aminotransferasa (AST), gamma-glutamil transferasa (g-GT), glutamato deshidrogenasa (GLDH) y bilirrubina total. Las muestras se dejaron coagular durante al menos 1 h a temperatura ambiente antes de centrifugarse a 1300 x gav a 20 °C durante 10 min. Las muestras de plasma y suero se transfirieron a criotubos y se almacenaron a -20 °C hasta su análisis.

La producción de leche se registró diariamente durante todo el experimento. La composición de la leche se determinó los días 12 y 13. El consumo de materia seca de las vacas se midió del día 8 al 14 diariamente pesando la cantidad de alimento asignado y los residuos de alimento, seguido de la determinación del contenido de MS de alimento y residuos, mientras que El consumo de alimento se registró durante todo el experimento. La composición de nutrientes de la TMR se determinó durante el período de muestreo agrupando las muestras de cada día durante el período.

El intercambio de gases se midió entre los días 11 y 14 utilizando cuatro cámaras de respiración individuales de policarbonato transparente basadas en calorimetría indirecta de circuito abierto, modificada de ALF Hellwing, et al.25. Las cámaras se colocaron en un cuadrado en un establo separado para permitir el contacto visual entre las vacas. Las dimensiones interiores de las cámaras miden 415 (largo) × 270 (ancho) × 234 cm (alto), lo que da como resultado un volumen de 28,4 m3. El flujo de aire se midió utilizando un medidor de flujo másico (HFM-200 con elemento de flujo laminar, Teledyne Hastings Instruments, Hampton, Virginia, EE. UU.). También se midieron las concentraciones de gases (CH4, CO2, O2 y H2; Columbus Instruments, Columbus, Ohio, EE. UU.) en el aire de salida, y la temperatura, humedad y presión (Veng Systems, Roslev, Dinamarca) en las cámaras. Se realizaron pruebas de recuperación (n = 40 para CO2 y n = 21 para CH4) antes, durante y después de los experimentos infundiendo una cantidad conocida de CO2 o CH4 puro en las cámaras y comparándola con la cantidad de gas medida por el sistema. . Entre las cámaras, los valores promedio de recuperación ± DE fueron 99,5 ± 1,45 % para CO2 y 100,3 ± 2,37 % para CH4. Se utilizaron pruebas de recuperación para corregir las concentraciones de gas medidas. Se utilizó el promedio de recuperación de CH4 y CO2 para corregir O2 y H2. A lo largo del experimento, las vacas fueron asignadas a la misma cámara de respiración específica durante las primeras 48 h de mediciones de gas. Durante las últimas 48 h de medición de gas, las vacas se cambiaron a la cámara a lo largo de la diagonal para contrarrestar eventuales diferencias en la composición del aire de fondo.

Se recolectaron muestras del contenido ruminal para análisis de microbioma el día 9 a las 14.00 h. Se tomaron muestras de cuatro muestras tomadas del rumen dorsal, ventral, craneal y caudal a través de la cánula ruminal y se mezclaron. Aproximadamente 50 g del contenido ruminal mixto se congelaron inmediatamente a -80 °C y posteriormente se liofilizaron y se molieron en un molinillo de café limpio hasta obtener una molienda fina para garantizar la homogeneidad de la muestra. Se registró el peso de las muestras húmedas y secas y las muestras secas se almacenaron a -20 °C hasta su análisis. El ADN se extrajo de ~ 15 mg de muestra de rumen seco (se registró el peso real) con el kit de heces NucleoSpin DNA (Macherey–Nagel, Düren, Alemania) siguiendo las instrucciones del fabricante y eluyendo en 150 µl de tampón de elución. En la extracción de ADN se incluyó un control negativo de agua. La concentración de ADN se determinó con el kit Qubit Broad range (Thermo Fisher Scientific, Wilmington, DE, EE. UU.).

Las bacterias y arqueas totales, así como los grupos de arqueas específicos, se cuantificaron con qPCR utilizando los cebadores descritos en la Tabla 2 (Sigma-Aldrich). La secuencia del cebador, la temperatura de hibridación y el ADN estándar para cada par de cebadores se enumeran en la Tabla 2. Cada reacción contenía 5 µl de RealQ Plus 2× Master Mix, verde (ROX bajo) (Amplicon III, Dinamarca), cebadores en concentraciones finales de 0,3 uM, 2 l de ADN molde y agua libre de nucleasas hasta el volumen final de 10 l. El análisis de qPCR se realizó utilizando una placa de reacción MicroAmp Optical de 384 pocillos (Applied Biosystems) y un sistema de PCR en tiempo real ABI ViiA7 (Thermo Fisher Scientific) en las siguientes condiciones de ejecución; pretratamiento de 2 min a 50 °C, seguido de desnaturalización inicial (15 min a 95 °C) y posteriormente 40 ciclos de desnaturalización durante 15 s a 95 °C, recocido durante 30 s a la temperatura indicada en la Tabla 2, y 30 s a 72 °C para extensión de base. Las curvas de fusión se obtuvieron aumentando la temperatura de 60 a 95 °C a una velocidad de 0,05 °C/s, registrando continuamente. Todas las reacciones se realizaron por triplicado y en cada ejecución se incluyó un control sin plantilla. Las copias de genes en las muestras se calcularon a partir de una curva estándar de ADN estándar diluido en serie cinco veces con un número de copias conocido y se expresaron como copias por g de contenido ruminal (peso húmedo). El número de copias estándar se calculó a partir de la concentración de ADN, el número de copias objetivo por genoma y el tamaño del genoma26.

Se prepararon bibliotecas de amplicones que cubren la región V3-V4 del gen 16S rRNA según Noel et al.31 utilizando los cebadores universales Bac341F y Bac805R según lo recomendado por Klindworth et al.32. Las bibliotecas de amplicones se secuenciaron en pares (2 × 300 pb) en la plataforma Illumina MiSeq (Illumina, San Diego, CA, EE. UU.). Las lecturas de secuencias de microbiomas sin procesar se depositaron en la base de datos del archivo de lectura corta del NCBI con el ID de BioProject: PRJNA906944 (//www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA906944). Las lecturas de secuencia demultiplexada se procesaron con QIIME2 v2022.233. Brevemente, los cebadores se eliminaron mediante recorte de bases, las lecturas sin procesar se filtraron, eliminaron el ruido y se fusionaron, se eliminaron las quimeras de PCR y se infirieron variantes de secuencia de amplicones (ASV) utilizando el complemento DADA2 v2022.234 aplicando los siguientes parámetros: recorte del lado izquierdo en base 17 para lecturas directas y en base 21 para lecturas inversas (eliminación de cebadores), truncamiento de lectura del lado derecho en la base 280 para lecturas directas y en base 262 para lecturas inversas (eliminación de bases de mala calidad) y configuraciones de parámetros predeterminadas en caso contrario. Se detectaron un total de 5870 ASV. Los ASV se asignaron taxonómicamente utilizando un clasificador Naïve Bayes específico de 16S V3-V4 entrenado en secuencias de genes de ARNr 16S agrupadas con una similitud del 99% extraídas de la base de datos de referencia SILVA v138 y recortadas para cubrir la región V3-V4 unida por el par de cebadores Bac341F y Bac805R. La taxonomía microbiana de la microbiota ruminal utilizada en este artículo está de acuerdo con la taxonomía informada en la base de datos SILVA v138. Para la inferencia filogenética, los ASV se alinearon con Mafft v7.31035, se enmascararon posiciones muy variables, se construyó un árbol filogenético sin raíz con FastTree v2.1.1036 y se enraizó en el punto medio de la distancia más larga de punta a punta.

El contenido de materia seca de muestras frescas de alimento y residuos se determinó mediante secado diario a 60 °C durante 48 h37. Las muestras de alimento y digesto se liofilizaron y se molieron en una pantalla de 1 mm antes del análisis químico, excepto una pantalla de 0,5 mm utilizada para el análisis de almidón (Molino ultracentrífugo ZM 200, Verder Scientific, Hann, Alemania). El contenido de cenizas se determinó mediante combustión a 525 °C durante 6 h. El contenido de N y C en muestras de alimento y digesto se determinó utilizando un analizador elemental Vario Macrocube (Elementar, Langenselbold, Alemania). La proteína cruda se calculó como nitrógeno × 6,25. La grasa cruda se determinó mediante extracción Soxhlet con éter de petróleo (Soxtec 2050, Foss Analytical, Hillerød, Dinamarca) después de hidrólisis con HCl38. La concentración de fibra detergente neutra (aNDFom), fibra detergente ácida (ADF) y lignina detergente ácida (ADL) en el PMR y la mezcla concentrada se determinaron secuencialmente siguiendo los procedimientos ANKOM39 en un analizador de fibra ANKOM2000 (ANKOM Technology, Macedon, Nueva York, EE.UU.) utilizando α-amilasa termoestable y sulfito de sodio40. La aNDFom en muestras de digesto y heces también se determinó utilizando α-amilasa termoestable y sulfito de sodio en el analizador de fibra ANKOM2000 y se informó como FND libre de cenizas. El almidón se digirió con α-amilasa y amiloglucosidasa termoestables, y posteriormente se analizó la reacción para detectar glucosa41 utilizando un analizador YSI modelo 2900 (YSI Inc., Yellow Springs, OH). El contenido de TiO2 en muestras de digesto y heces se analizó según Myers et al.42, mientras que el contenido de Cr2O3 en digesto y heces se analizó mediante oxidación a cromato y luego se determinó espectrofotométricamente utilizando un equipo Lamba 900 (PerkinElmer Inc., Waltham, Massachusetts, EE.UU.43 ).

Las concentraciones de AGV se determinaron en líquido ruminal estabilizado después de la extracción con metanol-cloroformo con 2-etilbutirato como estándar interno, utilizando un GC (Trace 1310, Thermo Scientific, Alemania) con inyector dividido/sin división a 225 °C y un detector de ionización de llama a 250 °C. °C. Se utilizó una columna HP-FFAP de 30 m x 0,53 mm x 1 µm (Agilent Technologies Inc., Wilmington, DE) con helio como gas portador a 0,3405 atm. El horno de GC se programó para aumentar de 100 a 200 °C a 10 °C/min. La concentración de NH3 en el líquido ruminal se midió utilizando el Randox Ammonia Kit-AM1015 y Cobas Mira Plus (Roche) después de diluirlo con tampón fosfato (100 mmol/L). El l-lactato y la glucosa se analizaron utilizando la técnica del electrodo de glucosa oxidasa inmovilizada44 (YSI 2900D, YSI Inc., Yellow Springs, EE. UU.).

La creatinina en orina se determinó según procedimientos estándar (Siemens Diagnostics® Clinical Methods for ADVIA 1800® Chemistry System; Siemens Medical Solutions, Tarrytown, Nueva York, EE. UU.). Se analizaron muestras de leche para determinar el contenido de grasa, proteína, lactosa monohidrato, urea y composición de ácidos grasos45 mediante reflexión de infrarrojo medio (MilkoScan™ 7 RM; Eurofins Steins Laboratorium A/S, Vejen, Dinamarca).

Las concentraciones de glucosa, l-lactato y urea en suero se midieron mediante un ensayo espectrofotométrico siguiendo las pautas del fabricante (Siemens Medical Solutions, Tarrytown, Nueva York, EE. UU.). Los ácidos grasos no esterificados se determinaron utilizando el método de ensayo Wako, NEFA C ACS-ACOD. El β-OH-butirato se determinó utilizando un método que implicaba ácido oxámico en el medio para inhibir la lactato deshidrogenasa, seguido de una medición de la absorbancia a 340 nm debido a la producción de NADH46. Todos los análisis se realizaron utilizando un analizador automático, ADVIA 1800 ®Chemistry System (Siemens Medical Solutions, Tarrytown, Nueva York, EE. UU.). La tiroxina en plasma se analizó en el Laboratorio Veterinario Central de la Universidad de Copenhague, Dinamarca, y se midió utilizando el sistema de inmunoensayo Immulite® 2000 (Immulite 2000, Siemens Healthineers, Erlangen, Alemania). El laboratorio Laboklin de Clinical Diagnostics GmbH & Co. KG (Bad Kissingen, Alemania) analizó en suero los ácidos biliares, las proteínas totales, la albúmina, la AST, la g-GT, la GLDH y la bilirrubina total utilizando el método fotométrico en un Roche Cobas® 8000. (Roche Diagnostics, Indianápolis, EE. UU.).

La ingesta total de materia seca se calculó en función de la cantidad de PMR ingerida y la mezcla de concentrado utilizada para la suplementación de yodoformo interruminalmente. La ingesta total de agua se calculó como la suma del agua ingerida medida y la ingesta de agua de PMR y concentrado. El agua excretada en las heces se midió como la diferencia entre el flujo fecal total y el flujo de MS. La excreción estimada de agua en la leche se calculó como kg de leche a la que se restó el contenido de grasa, proteína y lactosa, ignorando un contenido mineral similar supuesto entre tratamientos, mientras que la excreción estimada de agua en la orina se calculó como la ingesta total restada del agua excretada en las heces. y excreción estimada en la leche, ignorando una evaporación de agua supuesta similar e insignificante de los animales.

Los contenidos de energía bruta en PMR y concentrado se calcularon según NorFor24. La producción de leche se convirtió a ECM (3.140 MJ/kg), según Sjaunja et al.47:

con ECM y producción de leche en kilogramos; Grasas, proteínas y lactosa monohidrato en gramos por kilogramo. El contenido de ácidos grasos totales en la leche se calculó según Schwarz et al.45 como % de grasa × 0,95. El coeficiente respiratorio (RQ) se calculó como la relación entre el CO2 producido y el oxígeno consumido (L/L). El balance energético se calculó como la diferencia entre la ingesta energética neta (MJ/día) y la excreción energética en la leche (MJ/día).

Los flujos de MS duodenal, ileal y fecal se promediaron a través de los marcadores, asumiendo que las concentraciones en las muestras de digesta agrupadas eran representativas del flujo diario promedio de digesta. Los flujos de MO, FND, proteína cruda (PB), carbono (C) y almidón en duodeno, íleon e intestino grueso se calcularon a partir del flujo de MS y sus respectivas concentraciones en cada sección del tracto digestivo. La ingesta y los flujos de MS, MO, FDN, PB, C y almidón en el duodeno, el íleon y las heces se utilizaron para calcular la digestibilidad aparente de los nutrientes en las diferentes secciones del tracto gastrointestinal. El potencial redox no se convirtió en relación con un electrodo de hidrógeno estándar.

El intercambio de gases se midió como flujos a temperatura y presión estándar (STP (0 °C (273,15 K) y 101,325 kPa)). La producción o uso de gases calculado en L/día se convirtió a g/día utilizando la densidad de cada gas a temperatura ambiente, que fue 0,716, 1,963, 0,0899 y 1,428 (L/g) para CH4, CO2, H2 y O2. respectivamente. Las emisiones horarias se calcularon como la suma del gas producido dentro de la hora del reloj. Las emisiones de gases durante un turno de una hora se dividieron según el porcentaje de tiempo en las respectivas horas de reloj. Los datos se eliminaron cuando las cámaras estaban abiertas y las vacas eran ordeñadas y alimentadas. Además, se supuso que las vacas tenían una producción de gas similar durante los minutos eliminados a la media de todos los minutos de cada período de medición.

Las observaciones de todas las variables se promediaron dentro de la vaca y el período. Hubo 15 observaciones en total ya que la vaca que recibió 1080 mg/día de yodoformo se omitió de los datos utilizados.

Los análisis estadísticos se realizaron en R 4.1.2 (R Core Team, 2021). El efecto del tratamiento sobre las diversas respuestas de los animales se analizó con el siguiente modelo lineal mixto equipado con REML y la función “lmer” del paquete “lme4”48:

donde Ytpc es la variable de respuesta dependiente, μ es la media general, α es el efecto fijo del tratamiento (t = 0 mg/día, 320 mg/día, 640 mg/día u 800 mg/día), γ es el efecto fijo efecto del período (p = 1 a 4), A es el efecto aleatorio de la vaca (c = 1 a 4) y ɛtpc es el error residual aleatorio que se supone independiente con varianza constante y distribución normal. Se probó la normalidad de los residuos en los datos evaluando los gráficos QQ construidos en R y utilizando la prueba de Shapiro-Wilk. La homogeneidad de la varianza se probó evaluando gráficas de residuos y utilizando la prueba de Bartlett. Los datos se presentan en tablas como medias marginales estimadas (EMS) y error estándar de la media. Se obtuvieron utilizando el paquete “emmeans”.

Las emisiones horarias de CH4 y H2 se analizaron con el siguiente modelo:

donde Ythpc es la variable de respuesta dependiente, μ es la media general, α es el efecto del tratamiento (t = 0, 320, 640 u 800 yodoformo/kg MS), τ es el efecto fijo de la hora (h = 0 a 23), αt × τh es la interacción, γ es el efecto del período (p = 1-4 3), A es el efecto de la vaca (c = 1 a 4) y ɛthpc es el error residual aleatorio que se supone independiente con varianza constante y normalmente distribuido. Los datos se analizaron utilizando una estructura de covarianza autorregresiva de primer orden con varianza heterogénea (AR1).

Para probar los efectos lineales y cuadráticos del tratamiento se aplicó el siguiente modelo:

donde Dtpc son las dosis determinadas por tratamiento, período y vaca, β es el efecto cuadrático y el efecto lineal viene dado por el parámetro α en el modelo con β puesto a cero. La importancia de estos efectos se comprobó mediante una prueba F, basada en la aproximación de Kenward-Roger, del paquete “pbkrtest”.

Se utilizó un análisis de varianza bidireccional (ANOVA) para calcular los valores de P para los efectos fijos. Las diferencias entre EMS se evaluaron utilizando el método de Tukey para comparación. Se declaró significación estadística cuando P ≤ 0,05 y se declararon tendencias estadísticas cuando 0,05 < P ≤ 0,10.

La tabla de características, los datos de muestra, el árbol y las clasificaciones taxonómicas se importaron a R como objeto phyloseq49 para análisis de datos microbianos posteriores. Si no se indica lo contrario, los análisis posteriores se realizaron utilizando datos de ASV filtrados, podados y enrarecidos de prevalencia.

Las 10 familias de bacterias más abundantes en todas las muestras y agrupadas por tratamiento con yodoformo se identificaron y visualizaron como mapas de calor utilizando el paquete ampvis2 v2.7.1150. Las métricas de diversidad alfa (riqueza observada, índice de diversidad de Shannon y índice de diversidad filogenética de Faith) se calcularon con phyloseq y las diferencias en la diversidad alfa entre los grupos de tratamiento se probaron utilizando una prueba de suma de rangos de Kruskal-Wallis. Se investigaron las diferencias en la diversidad beta y la composición de la microbiota ruminal utilizando el paquete vegan v2.5-751. Brevemente, las distancias de disimilitud de Bray-Curtis se estimaron con phyloseq. La homogeneidad de las dispersiones grupales (varianza) se analizó utilizando la función betadisper en veganos, las diferencias en la composición microbiana entre los grupos de tratamiento se investigaron mediante el Análisis de coordenadas principales (PCoA) en las diferencias de Bray-Curtis y los significados de los grupos se calcularon mediante un análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA). ) aplicando la función adonis con 9999 permutaciones y configuraciones predeterminadas en caso contrario. Los gráficos de ordenación de PCoA se generaron con el paquete ggplot2 v3.3.552. Las composiciones microbianas se consideraron significativamente diferentes a P ≤ 0,05. Los ASV abundantes diferenciales se identificaron utilizando un enfoque de modelo lineal generalizado binomial negativo implementado en el paquete DESeq2 v1.3.453 con recuentos de ASV podados y filtrados de prevalencia (no enrarecidos) presentes en al menos el 10 % de las muestras y colapsados ​​al nivel de género y variable de respuesta y tratamiento con yodoformo como efecto fijo. Brevemente, los recuentos de ASV se normalizaron mediante una transformación estabilizadora de la varianza, los factores de tamaño para cada ASV se estimaron aplicando un método de relación de medianas, se calcularon las dispersiones de los recuentos de ASV y se realizó una prueba de Wald binomial negativa53. Se calcularon comparaciones por pares para 320 versus 0, 640 versus 0 y 800 versus 0. Los valores de P se ajustaron utilizando el procedimiento de Benjamini-Hochberg54 y los ASV se consideraron diferencialmente abundantes cuando FDR ≤ 0,05 y cambios de log2 veces ≥ 2 o ≤ − 2.

El experimento cumplió con las directrices establecidas por el Ministerio danés de Medio Ambiente y Alimentación con respecto a la experimentación animal y el cuidado de los animales en estudio (Ley N° 2028, 2020).

La ingesta de materia seca disminuyó linealmente al aumentar la dosis de yodoformo. La disminución fue de aproximadamente 32 y 48 % para 640 y 800 mg/día, respectivamente, en comparación con 0 mg/día (Tabla 3). Debido al efecto reductor sobre la CMS, la proporción de fibra en la CMS total varió ligeramente entre tratamientos. Por lo tanto, las proporciones de forraje oscilaron entre 50,7 y 51,2, 50,0 y 51,3, 48,0 y 50,7 y 47,4 y 50,1% para 0, 320, 640 y 800 mg/día, respectivamente. De manera similar, se observó una disminución lineal en la producción de leche y en las cantidades diarias de lactosa, grasa y proteína de la leche producidas al aumentar la dosis de yodoformo; sin embargo, la depresión en la producción de leche (ECM) fue menos pronunciada (15 y 33% para 640 y 800 mg/día, respectivamente, en comparación con 0 mg/día) que la depresión en la DMI. Se observó un aumento lineal en el porcentaje de grasa y una disminución en el porcentaje de proteína al aumentar la dosis de yodoformo. También se encontraron disminuciones en la proporción de ácidos grasos de cadena media (AGCM), pero proporciones más altas de ácidos grasos de cadena larga (AGCL) de los ácidos grasos totales (AG) y de AG monoinsaturados a expensas de los AG saturados al aumentar la dosis de yodoformo. .

La emisión diaria de CH4 disminuyó linealmente al aumentar la dosis de yodoformo de 423 g/día a 0 mg/día a 94,9 g/día a 800 mg/día. Esta disminución estuvo acompañada de un aumento dramático en las emisiones de H2 (Tabla 4). El rendimiento de metano, expresado como g CH4/kg DMI, disminuyó al aumentar la dosis de yodoformo. Por lo tanto, el rendimiento de CH4 disminuyó en un 40 y un 66 % con la suplementación con yodoformo de 640 y 800 mg/día, respectivamente, en comparación con 0 mg/día (Fig. 1a). Simultáneamente, el rendimiento de H2 (g H2/kg DMI) aumentó 125 veces (Fig. 1b) con 800 mg/día en comparación con 0 mg/día. Se observó un patrón similar para la intensidad de CH4 (g CH4/kg ECM) y la intensidad de H2 (g H2/kg ECM). La intensidad del metano disminuyó un 73% con 800 mg/día en comparación con 0 mg/día, mientras que la intensidad del H2 aumentó 88 veces. Hubo variaciones diurnas sustanciales en las emisiones entre los tratamientos. Inmediatamente después de la alimentación, la emisión de CH4 aumentó en las vacas que recibieron un suplemento de 0 mg/día, mientras que la dosificación intraruminal de yodoformo resultó en una depresión de la emisión de CH4 inmediatamente después de la alimentación (Fig. 2).

(a) Medias marginales estimadas de rendimiento de metano (CH4) (g CH4/kg de ingesta de materia seca (DMI)), tratamiento P < 0,01; lineal P < 0,01; P cuadrático ≤ 0,01 e intensidad (g CH4/kg de leche con corrección energética (ECM)), tratamiento P < 0,01; lineal P < 0,001; P cuadrático = 0,03 (b) y rendimiento de hidrógeno (H2) (g H2/kg DMI), tratamiento P < 0,01; lineal P < 0,01; P cuadrática = 0,06 e intensidad (g H2/kg ECM), tratamiento P < 0,01; lineal P < 0,001; P cuadrática = 0,05 de vacas lecheras suplementadas con cuatro niveles diferentes de yodoformo (0, 320, 640 y 800 mg/día) por vía intrarruminal dos veces al día (6:30 h y 16:30 h).

Medias marginales estimadas de emisión horaria de metano (CH4) de vacas lecheras suplementadas con yodoformo por vía intrarruminal dos veces al día. Las líneas verticales punteadas indican el momento de la dosificación de yodoformo. Cada punto de tiempo representa la producción promedio de metano durante 1 h antes y después de ese momento (es decir, el punto de tiempo 06:30 h representa la producción promedio de gas de 06:00 a 07:00 h). Debajo de la figura, letras diferentes para diferentes tratamientos en el mismo momento son significativamente diferentes en P <0,05.

El tratamiento se suspendió el día 11 del período 1 para la vaca que inicialmente recibió una dosis de suplementación de 1080 mg/día de yodoformo, debido a una gran depresión del CMS. Tras el cese del tratamiento, el DMI y las emisiones gaseosas comenzaron a volver a los niveles previos al tratamiento. Después de 3 días, la DMI se había duplicado y la producción diaria de CH4 aumentó en un factor de 22 (Tabla complementaria 1).

La ingesta total de agua disminuyó linealmente al aumentar la dosis de yodoformo y reducir el DMI (Tabla complementaria 2). También se encontró un aumento lineal en la proporción de la ingesta de agua excretada en la leche al aumentar la dosis de yodoformo, mientras que no se encontraron efectos en la proporción excretada en las heces y la orina.

En el rumen, se observaron disminuciones lineales en la digestibilidad de la MS, MO, C y PB al aumentar la dosis de yodoformo (Tabla 5). También se encontró una tendencia a una disminución de la digestibilidad ruminal del almidón, mientras que la digestibilidad de la FDN no se vio afectada por los tratamientos. Sin embargo, en contraste con esto, hubo un aumento compensatorio en la digestibilidad en el intestino delgado para la MS, OM, C y CP con dosis crecientes de yodoformo y, por lo tanto, la digestibilidad total del tracto no se vio afectada por la suplementación con yodoformo, ya que la suplementación con yodoformo no afectó a grandes cantidades. Digestibilidad de nutrientes en el intestino.

Con el aumento de la dosis de yodoformo, se observaron tratamientos y efectos lineales decrecientes sobre las concentraciones ruminales de AGV totales, L-lactato, NH3 y potencial redox (Tabla 6). Asociado con la menor concentración de AGV, también se observaron aumentos en el pH ruminal al aumentar las dosis de yodoformo. La composición de los AGV también se vio afectada por el aumento de la dosis de yodoformo, donde se observó una disminución lineal en el porcentaje de acetato y aumentos en butirato, isobutirato e isovalerato.

La secuenciación de amplicones de la comunidad microbiana del rumen dirigida a la región V3-V4 del gen 16S rRNA arrojó un número de lecturas promedio de 43 221 (excluidos los controles negativos) lecturas de secuencias fusionadas y sin ruido, que oscilan entre 36 465 y 50 094 lecturas por muestra. Las muestras de control negativo solo contenían 10 y 13 lecturas de secuencia fusionadas y sin ruido, respectivamente, lo que confirma la validez del procedimiento de secuenciación. Se infirió un total de 5870 ASV que oscilaban entre 1131 y 1438 ASV por muestra (media: 1232) antes de la filtración, de los cuales 2742 ASV pasaron los procedimientos de filtración (por muestra, rango de 950 a 1248; media 1081). Las curvas de rarefacción se estabilizaron en alrededor de 20.000 lecturas, lo que indica que la rarefacción de la muestra en 35.200 lecturas fue suficiente para capturar. La diversidad de la comunidad (no mostrada). La identidad de las diez familias más abundantes en todas las muestras se muestra en un mapa de calor agrupado por tratamiento (Fig. S1 complementaria).

Las métricas de diversidad alfa estimadas en base a la riqueza microbiana (riqueza observada: P = 0,73), a la riqueza y uniformidad microbianas (Índice de diversidad de Shannon: P = 0,81) o a las distancias filogenéticas entre la microbiota detectada (Índice de diversidad filogenética de Faith: P = 0,61) no difirieron entre los grupos de tratamiento, lo que reveló que el yodoformo, independientemente de la dosis, no afectó la diversidad alfa de la microbiota ruminal (Fig. 3). Además, el análisis de diversidad beta no reveló diferencias significativas entre los grupos en términos de dispersión (homogeneidad de la varianza) alrededor de los centroides del tratamiento (F = 3,62; P = 0,06). Sin embargo, la comparación entre grupos mostró que el tratamiento con yodoformo tuvo un impacto significativo en la composición de la comunidad microbiana (F = 2,15, P = 0,02), y el tratamiento con yodoformo explicó el 37% de la varianza total. Las diferencias en la composición microbiana se visualizan mediante un gráfico de ordenación de PCoA (Fig. 4) basado en distancias de Bray-Curtis, donde PCo1 y PCo2 explican el 42,3% y el 10,4% de la varianza total, respectivamente.

Estimaciones de diversidad alfa para métricas de diversidad alfa filogénica observadas, de Shannon y Faith con muestras agrupadas por tratamiento con yodoformo. Se estimaron las diversidades alfa para los recuentos de ASV filtrados, podados y enrarecidos de prevalencia. Las diferencias de tratamiento se estimaron mediante una prueba de suma de rangos de Kruskal-Wallis. Los valores de p ≤ 0,05 se consideran significativos.

Gráfico de ordenación de coordenadas principales (PCo) basado en distancias de Bray-Curtis que representan el efecto del tratamiento con yodoformo en la composición de la comunidad microbiana del rumen en PCo 1 y PCo 2. Las distancias de Bray-Curtis se estimaron para los recuentos de ASV filtrados, podados y enrarecidos de prevalencia y se colorearon según el tratamiento con yodoformo. grupo: 0 mg/día, 320 mg/día, 640 mg/día, 800 mg/día. La varianza total explicada por cada PCo se indica entre paréntesis en las etiquetas de los ejes. PERMANOVA estimó las diferencias generales en los centroides del grupo de tratamiento (medias grupales de distancias de Bray-Curtis). Los valores de p ≤ 0,05 se consideran significativos.

En total, se identificaron 19 géneros como diferencialmente abundantes en comparación con el grupo que no recibió yodoformo (Fig. 5, Tabla S3). El género Ruminobacter mostró el mayor aumento en abundancia (cambios log2 veces para: 320 vs. 0 = 8,7; 640 vs. 0 = 9,1; 800 vs. 0 = 8,3) y aumentó en los tres grupos tratados con yodoformo. Además, nueve géneros mostraron patrones de abundancia comparables tanto en el grupo de dosis de 640 como en el de 800 mg (siete géneros aumentaron en abundancia, dos disminuyeron en abundancia). Los nueve géneros restantes detectados como diferencialmente abundantes fueron dosis específicas (Fig. 5). La mayor disminución en la abundancia se detectó para el género Erysipelotrichaceae_UCG-002 (cambio log2 veces para 640 vs. 0 = − 6,7), pero los cambios en la abundancia de Erysipelotrichaceae_UCG-002 se limitaron a las vacas que recibieron 640 mg de yodoformo/día.

Géneros abundantes diferenciales identificados para las siguientes comparaciones de tratamientos con yodoformo: 320 mg/día frente a 0 mg/día; 640 mg/día frente a 0 mg/día, 800 mg/día frente a 0 mg/día. Se realizó un análisis de abundancia diferencial para determinar la prevalencia de recuentos de ASV filtrados y podados presentes en al menos el 10 % de las muestras y colapsados ​​al nivel de género. Los códigos de color aplicados representan la asignación de nivel de pedido. Los cambios negativos de log2 se refieren a una reducción de la abundancia en el grupo tratado con yodoformo, mientras que los cambios positivos se refieren a un aumento de la abundancia en el grupo tratado con yodoformo. Las barras multicolores representan géneros con nombres de género idénticos que pertenecen a órdenes diferentes; este es solo el caso de géneros no cultivados. Los informes estadísticos se encuentran en la Tabla S3.

El número de metanógenos totales, Methanobrevibacter y Methanosphaera (log10 copias/g de contenido ruminal) determinado por qPCR disminuyó linealmente al aumentar la dosis de yodoformo (Tabla 7). Las copias totales de metanógeno disminuyeron de log10 8,62 a log10 7,68 con la dosis de 800 mg, las copias de Methanobrevibacter disminuyeron de log10 8,2 a log10 6,58 y Methanosphaera disminuyó de log10 9,06 a log10 6,88 con la dosis de 800 mg. Los Methanomassiliicoccales tuvieron una tendencia a una respuesta lineal, pero no se vieron afectados significativamente por los tratamientos con yodoformo y mostraron una pequeña disminución numérica de log10 7,3 a log10 6,88 con la dosis más alta de yodoformo. El número total de copias de bacterias (log10 copias/g de contenido ruminal) no se vio afectado por las dosis de yodoformo.

En el presente estudio, el período de adaptación fue relativamente corto (7 días). La Figura S2 complementaria muestra la composición microbiana de las vacas, según las distancias de Bray Curtis. Las muestras procedentes de la vaca que recibió 1080 mg/día en el primer periodo están representadas por símbolos en forma de estrella. La estrella roja en la Fig. S2 indica 1080 mg/día, mientras que las estrellas marrón y tostado representan muestras de la misma vaca en el siguiente período y en el tercer y cuarto período, respectivamente, donde no se complementó con yodoformo. En la figura, se puede observar para la vaca que recibió la dosis más alta (1080 mg/día) en el primer período que la composición microbiana en el siguiente período se parecía a la composición microbiana del tercer y cuarto período (0 mg de yodoformo/día). , lo que indica que se mantuvo estable después de un período de suspender el tratamiento.

Los niveles séricos de NEFA, bilirrubina total y urea aumentaron linealmente al aumentar la dosis de yodoformo, mientras que las concentraciones de T4 en plasma disminuyeron (Tabla 8). Los valores de todos los biomarcadores de salud del hígado estuvieron dentro del rango de referencia normal, excepto g-GT y GLDH, donde todos los tratamientos, excepto 800 mg/día, tuvieron niveles superiores al valor de referencia superior. Los niveles de creatinina en orina aumentaron linealmente al aumentar la dosis de yodoformo.

El yodoformo es un potente inhibidor de CH4, ya que el aumento de la dosis tuvo grandes efectos decrecientes tanto en la producción diaria de CH4, como en el rendimiento de CH4 y en su intensidad. Se han informado resultados similares en estudios que investigan el uso de otros halometanos como aditivos antimetanogénicos en piensos en rumiantes6,16,20. Las reducciones en las emisiones de CH4 estuvieron acompañadas de una reducción log10 veces en los metanógenos totales y una reducción de 1,6 log10 veces en los géneros de metanógenos específicos Methanobrevibacter y Methanosphaera. Sin embargo, los cambios rápidos en la emisión diurna de CH4 alrededor de la dosificación de yodoformo podrían indicar que el yodoformo actuó principalmente para suprimir la actividad metabólica de los metanógenos al inhibir una vía de importancia para su metabolismo energético. Además, a pesar de su papel principal en la metanogénesis, un metaanálisis realizado por Newbold et al.55 encontró que la abundancia de arqueas solo tenía una correlación débil con las emisiones de CH4 de animales individuales. Como este es el primer estudio publicado que prueba el yodoformo cuando se suplementa a vacas lecheras, los autores no tienen evidencia para demostrar que los efectos del yodoformo hayan alcanzado un estado estacionario. Sin embargo, la CMS se registró durante la última semana de cada período y el consumo de alimento durante todo el período, y esos parámetros parecieron haberse estabilizado. Además, Machado et al.56 encontraron que el patrón de fermentación ruminal y la composición de la comunidad bacteriana se estabilizaron en promedio en 7 a 8 días. Esto cumple con los resultados de la Fig. S2 complementaria, ya que la composición microbiana de la vaca que recibió la dosis más alta de yodoformo en el primer período (1080 mg/día; datos excluidos del conjunto de datos) parecía haberse recuperado en el siguiente período y se mantuvo estable. a lo largo de los períodos restantes, lo que indica que el período de adaptación de 7-d fue lo suficientemente largo.

Curiosamente, mientras que los recuentos de Methanobrevibacter y Methanosphaera, ambos miembros dominantes de la comunidad de arqueas del rumen57, disminuyeron con dosis crecientes de yodoformo, los recuentos del orden Methanomassiliicoccales, anteriormente llamado grupo C del rumen (RCC), se vieron menos afectados por el tratamiento. Los Methanomassiliicoccales solo mostraron una tendencia a disminuir linealmente al aumentar la dosis de yodoformo medida por qPCR. Sin embargo, el género Ca._Methanomethylophilus, miembro del orden Methanomassiliicoccales, tuvo una disminución de 2,7 veces en el tratamiento con yodoformo de 800 mg/día en comparación con el control en las secuencias de amplicones. La dramática reducción de copias observada para Methanobrevibacter y Methanosphaera con qPCR pero no en las secuencias de amplicones puede explicarse por diferencias en los cebadores utilizados, donde los cebadores procarióticos universales diseñados para la secuenciación de amplicones pueden tener una cobertura limitada de arqueas58. En un estudio realizado por Knight et al.20, el número de Methanomassiliicoccales incluso pareció aumentar cuando las vacas recibieron suplementos de cloroformo. Estos cambios en las comunidades metanógenas pueden atribuirse a varios factores. Se ha sugerido que los halometanos inhiben la función de las enzimas corrinoides y la transferencia de grupos metilo dependiente de cobamida en el proceso de metanogénesis12,13. Por lo tanto, pueden inhibir competitivamente la actividad de la metil-coenzima M reductasa59. Si bien algunos metanógenos pueden sintetizar un cofactor específico de arqueas necesario en este proceso, a saber, la coenzima M (CoM), otros metanógenos, como Methanobrevibacter, dependen de otros metanógenos para sintetizar CoM. Esto podría explicar por qué Methanobrevibacter parece ser más sensible al uso de halometanos60.

Los cambios en la abundancia de los diferentes géneros de metanógenos también podrían explicarse por diferencias en la sensibilidad hacia la inhibición alostérica de la actividad enzimática por los halometanos dependiendo de las vías específicas de cada especie que conducen a la formación de CH4. Methanosphaera utiliza sólo metanol y H2 como sustratos, mientras que Methanobrevibacter utiliza la vía hidrogenotrófica en la que el CO2, el formiato y el H2 se metabolizan para formar CH4. Por el contrario, Methanomassiliicoccales realiza una metanogénesis hidrogenotrófica dependiente de metilo al reducir compuestos de metilo con H2 como donante de electrones60,61. Independientemente de esto, Methanomassiliicoccales típicamente representa alrededor del 9,5% de los metanógenos del rumen, mientras que el orden Methanobacteriales que contiene Methanobrevibacter y Methanosphaera son los géneros numéricamente dominantes62, lo que puede explicar por qué la reducción significativa en los dos últimos géneros estuvo acompañada por una gran reducción de metano.

De manera similar a los hallazgos de otros estudios que investigaron aditivos alimentarios antimetanogénicos7,18,20, la emisión de H2 aumentó dramáticamente en nuestro estudio al aumentar la inhibición de la metanogénesis. Sin embargo, basándose en cálculos estequiométricos, sólo una parte del exceso teórico de H2 tras la supresión de la formación de CH4 se recuperó como H2 emitido. Las vacas suplementadas con 0 mg/día de yodoformo produjeron 1170 mmol CH4/kg DMI y 9,61 mmol H2/kg DMI, mientras que las vacas alimentadas con 800 mg/día emitieron 395 mmol CH4/kg DMI y 1209 mmol H2/kg DMI. La producción de 1 mol de CH4 consume 4 moles de H263 y, por tanto, una reducción del rendimiento de CH4 de 776 mmol/kg DMI debería haber dado lugar a un aumento teórico de la emisión de H2 de aproximadamente 3100 mmol/kg DMI. Por lo tanto, en nuestro estudio, el rendimiento de H2 solo aumentó alrededor del 40% del exceso teórico de H2 generado en el rumen. Esto implica que una proporción sustancial de H2 debe haber sido redirigida a otros procesos biológicos que consumen H2 en el rumen y/o se ha producido un cambio en la microbiota hacia una menor producción neta de H2.

Dado que la síntesis de propionato ofrece una vía alternativa para la utilización del exceso de H2 cuando se inhibe la metanogénesis4, esperábamos encontrar una mayor proporción de propionato en los AGV totales en el líquido ruminal a expensas del acetato. Sin embargo, no se observó ningún efecto sobre la proporción de propionato en el total de AGV. La formación de valerato también puede actuar como un sumidero de H2 en el rumen64,65 y, por lo tanto, parte del exceso de H2 podría haberse incorporado al valerato. Por lo tanto, la tendencia a un aumento lineal en la proporción de valerato con una dosis creciente de yodoformo puede indicar que se reclutaron otras vías hidrogenotróficas cuando se administró yodoformo a las vacas.

Curiosamente, también observamos un aumento en la abundancia en el rumen del género Ruminobacter en la familia Succinivibrionaceae cuando se complementó con yodoformo. También se detectó una mayor abundancia de un segundo género en Succinivibrionaceae (Succinivibrionaceae_UCG-002) cuando se suplementaron 640 y 800 mg/día de yodoformo. Los miembros de la familia Succinivibrionaceae se han asociado con una alta eficiencia alimenticia en las vacas lecheras66. Además, Danielsson et al.67 informaron que la abundancia de Succinivibrionaceae no clasificadas en el rumen se correlacionaba con una reducción de las emisiones de CH4, y Mccabe et al.68 demostraron que una mayor abundancia de metanógenos se correlacionaba negativamente con la abundancia de Succinivibrionaceae en toros. Además, Pope et al.69 especularon que una explicación de por qué los ualabíes producen sólo una quinta parte de la cantidad de CH4 que los rumiantes con una dieta basada en plantas fibrosas podría deberse a una mayor abundancia de Succinivibrionaceae. Los miembros de la familia Succinivibrionaceae utilizan H2 para producir succinato70. Por lo tanto, la mayor abundancia de géneros Succinivibrionaceae, cuando las vacas fueron suplementadas con yodoformo, sugiere que la regulación positiva y el crecimiento de estas bacterias también se convirtieron en una vía alternativa de sumidero de H2.

Un exceso de donantes de electrones provenientes de la acumulación de H2 puede suprimir la fermentación ruminal y la síntesis microbiana y, por lo tanto, influir indirectamente en la CMS4,71. También se ha planteado la hipótesis de que el H2 producido por microbios es responsable de las condiciones reductoras del entorno ruminal72. En línea con esto, dosis crecientes de yodoformo se asociaron con una marcada reducción lineal en el potencial redox, así como con un aumento del pH ruminal, lo que podría indicar cambios en la actividad microbiana ruminal y la dinámica de fermentación73.

El yodoformo no pareció matar las bacterias ya que la riqueza total de especies microbianas y el recuento de bacterias por qPCR no se vieron afectados por el tratamiento, pero el análisis de la diversidad beta mostró una alteración de la composición del microbioma con una clara separación del grupo de 0 mg/día del el grupo de 640 y 800 mg/día, mientras que el grupo de 320 mg/día se colocó en el medio. Se podría especular que la microbiota podría haber cambiado hacia una menor producción neta de H2.

Un cambio en la población microbiana ruminal también puede contribuir a explicar las depresiones observadas en la CMS y las tendencias significativas a disminuciones lineales en la digestibilidad ruminal de todos los nutrientes, excepto la FDN, con dosis crecientes de yodoformo. La literatura sobre la función de Tuzzerella¸ perteneciente a la familia Lachnospiraceae, es limitada. Sin embargo, muchos miembros de la familia Lachnospiraceae tienen actividad celulolítica y están relacionados con la producción de butirato74. Una mayor abundancia de Tuzzerella en las dos dosis más altas en comparación con 0 mg/día podría explicar por qué la FND fue el único nutriente que no mostró una disminución lineal en la digestibilidad ruminal al aumentar la dosis de yodoformo. Proporciones crecientes de isobutirato e isovalerato en AGV totales con dosis crecientes de yodoformo podrían haber facilitado el crecimiento de este orden, ya que los isoácidos son importantes para el crecimiento y la actividad de bacterias ruminales especialmente celulolíticas75. Una mayor abundancia de Tuzzerella también podría explicar la mayor proporción de butirato en el líquido ruminal al aumentar la dosis de yodoformo.

La digestibilidad ruminal de la PB fue negativa para todos los tratamientos, pero en mayor medida al aumentar la dosis de yodoformo. La mayor recirculación de N-urea al rumen con dosis crecientes de yodoformo podría explicar tal cambio. En los rumiantes, el N-urea puede reciclarse al rumen a través de la saliva o a través de la pared del rumen. Esta recirculación puede convertirse en una fuente importante de nitrógeno para el crecimiento microbiano cuando la cantidad de proteína degradable en el rumen y, por tanto, cuando las concentraciones del sustrato N NH3, son insuficientes76. La concentración de NH3 en el rumen está determinada por la tasa relativa de formación de NH3 a partir de la degradación de la proteína del alimento o de la urea en la saliva, en relación con la tasa de utilización para la síntesis de proteínas bacterianas, la absorción a través de la pared del rumen y el lavado del rumen. rumen77. En nuestro estudio, observamos una disminución lineal en la concentración de NH3 al aumentar la dosis de yodoformo. Esto podría indicar una síntesis de proteínas microbianas más eficiente a medida que se convierte más NH3 en proteínas microbianas y, por lo tanto, explicar los efectos observados sobre la digestibilidad de la PC ruminal al aumentar la dosis de yodoformo. Por el contrario, los estudios encontraron que un nivel mínimo requerido de NH3 para que los microbios del rumen crezcan bien oscila entre 4,7 y 5,0 mg/100 ml, con un nivel óptimo que oscila entre 8,5 y 30,0 mg/100 ml78,79. Las concentraciones de NH3 en el líquido ruminal de vacas alimentadas con 0 y 800 mg/día de yodoformo fueron 5,5 y 2,76 mM, correspondientes a 9,37 y 4,70 mg/100 ml, respectivamente. Por lo tanto, el nivel ruminal de NH3 con la dosis más alta de yodoformo estaba sólo alrededor de un nivel mínimo. En consecuencia, la menor concentración de NH3 con un aumento del yodoformo también podría indicar una alteración de la microbiota ruminal.

Por lo general, se esperaría que una ingesta reducida de alimento diera como resultado una menor tasa de paso del alimento fuera del rumen, lo que conduce a un mayor tiempo de retención y, por lo tanto, a una digestión microbiana más eficiente80,81. Por lo tanto, el CMS más bajo con dosis crecientes de yodoformo podría haber tenido un efecto creciente sobre la digestibilidad ruminal y también contribuir a explicar por qué la digestibilidad de la FDN ruminal no se vio afectada por los tratamientos.

En el intestino delgado, el aumento de la dosis de yodoformo estuvo acompañado de una mayor digestibilidad de todos los nutrientes, excepto el almidón, lo que contrarrestó los cambios en la digestibilidad ruminal. Por lo tanto, la digestibilidad total en el tracto de todos los nutrientes no se vio afectada por el tratamiento. Knight et al.20 y Mitsumori et al.16 informaron resultados similares, quienes investigaron el cloroformo y el bromoclorometano como aditivos alimentarios mitigantes del CH4 en vacas y cabras, respectivamente.

Varios parámetros indicaron que el equilibrio energético y proteico de las vacas se volvió cada vez más negativo con el aumento de la dosis de yodoformo debido a la reducción del CMS. Los aumentos lineales observados en el porcentaje de grasa en la leche con dosis crecientes de yodoformo combinadas con una mayor proporción de ácidos grasos de cadena larga en la leche son indicativos de una mayor movilización de grasa del tejido adiposo82. Los niveles elevados observados de NEFA en el suero también indican una mayor movilización de grasa83. Los ácidos grasos de la leche con 18 o más carbonos no se sintetizan de novo dentro de la glándula mamaria, y en el presente estudio probablemente derivaron de la movilización de ácidos grasos del tejido adiposo, ya que la ingesta dietética de lípidos no aumentó84. Además, la proporción de grasa o proteína en las vías oxidativas aumentó en las vacas tras la administración de yodoformo, como lo indica una caída en el RQ por debajo de 1 con la dosis más alta de yodoformo85.

Además del aumento de la absorción mamaria de AG de cadena larga, una síntesis mamaria de novo reducida de AG también puede haber contribuido a los cambios observados en los perfiles de AG de la leche. El acetato y, en menor medida, el BHB son los principales precursores de la síntesis de novo de AG, que en la glándula mamaria da como resultado la producción de AG de cadena corta y media con 4 a 16 átomos de carbono84. Las concentraciones ruminales más bajas y, por tanto, la absorción de acetato son las explicaciones probables de la proporción reducida observada de AGCM en la grasa láctea al aumentar la dosis de yodoformo.

Además de un balance energético más negativo, también hubo indicios de que el balance proteico de las vacas se volvió más negativo y, en las dosis más altas de yodoformo, podría conducir a una movilización neta de aminoácidos de las proteínas corporales. Para compensar una ingesta baja de nitrógeno, los aminoácidos liberados de los tejidos periféricos pueden, en el hígado, sufrir amidación o transaminación, lo que resulta en la incorporación de N a la urea86. La tendencia a un aumento lineal de los niveles de urea en suero podría indicar que esto ocurrió en mayor medida con dosis crecientes de yodoformo. Esto sería consistente con una mayor recirculación de urea al rumen a través de la saliva, lo que podría implicar una digestibilidad ruminal más negativa de la PB con dosis crecientes de yodoformo, como se discutió anteriormente.

La degradación del tejido del músculo esquelético produce la liberación de creatinina, que posteriormente se excreta en la orina87. Løvendahl y Sehested88 informaron concentraciones de creatinina en orina de vacas sanas con balance energético positivo similares a los niveles observados en el presente estudio para las dos dosis más bajas, mientras que los niveles para las dos dosis más altas de yodoformo excedieron las concentraciones esperadas en orina de vacas con balances energéticos positivos. . El nivel de creatinina en orina también puede verse afectado por la ingesta de agua89, pero el porcentaje de la ingesta total de agua excretada en la orina no se vio afectado por los tratamientos en nuestro estudio.

Los niveles diarios de yodo suplementado excedieron el límite total máximo (50 mg I/día) establecido por las regulaciones de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. El yodo es un nutriente necesario en la síntesis de hormonas tiroideas, y esta síntesis puede utilizarse como indicador de la función tiroidea90. Los niveles elevados de yodo pueden regular negativamente la síntesis de tiroxina o T4 debido a mecanismos de retroalimentación negativa en el eje hipotalámico-pituitario-hormona tiroidea91. Suponiendo que el yodoformo puede metabolizarse tanto en el rumen como en el hígado, lo que produce la liberación de yodo ionizado, el aumento de la ingesta de yodo podría explicar las reducciones lineales de la T4 plasmática al aumentar la dosis de yodoformo. Sin embargo, los niveles se mantuvieron dentro de un rango normal (54–110 nmol/L) para ganado sano92. Por lo tanto, la función tiroidea no pareció verse afectada por el yodoformo en ninguna dosis administrada durante el tiempo que se complementó a las vacas en el experimento. Los niveles plasmáticos de T4 en el ganado bovino también están influenciados por una variedad de otros factores, incluida la ingesta de alimento93. Por tanto, la marcada depresión del DMI también puede haber contribuido a explicar las disminuciones en la concentración de T4 con dosis crecientes de yodoformo.

Se ha descubierto que numerosos análogos del halometano causan lesiones hepáticas en términos de hepatocitos dañados o necróticos en diferentes especies animales94,95,96. Una evaluación de la función hepática debe basarse en una evaluación de varias enzimas hepáticas e indicadores de lesión o enfermedad hepática97. La gamma-glutamil transferasa (g-GT) se utiliza habitualmente en combinación con otras enzimas hepáticas como índices de disfunción hepática97. No se encontró ningún efecto del tratamiento sobre el nivel de g-GT, pero todos los grupos de tratamiento, excepto 800 mg/día, tuvieron niveles de g-GT ligeramente por encima del rango de referencia normal indicado por el laboratorio comercial. De manera similar, el nivel de GLDH también excedió el rango de referencia del laboratorio comercial para todos los grupos de tratamiento, excepto 800 mg/día. Sin embargo, los niveles de ambas enzimas para todos los grupos de tratamiento estuvieron dentro del rango informado para vacas Holstein clínicamente sanas en otros estudios98,99. De acuerdo con estos hallazgos en el presente estudio, Lanigan et al.100 no observaron ningún signo significativo de disfunción hepática cuando se suplementaron cantidades similares de yodoformo por kg de peso vivo a ovejas. Sin embargo, cabe señalar que el presente estudio sólo investigó el uso de yodoformo a corto plazo.

El yodoformo tuvo un efecto supresor dramático y dependiente de la dosis sobre la emisión diaria de CH4, el rendimiento y la intensidad de las vacas lecheras, probablemente causado por una depresión de la actividad metabólica de los metanógenos. El exceso teórico de H2 resultante de la reducción de la síntesis de CH4 solo se recuperó parcialmente como H2 emitido, ya que se activaron vías alternativas de sumidero de hidrógeno mediante la regulación positiva de bacterias hidrogenotróficas y/o un cambio en la microbiota hacia una menor producción neta de H2. Para todos los nutrientes, excepto la FDN, la digestibilidad ruminal estuvo deprimida, y las marcadas depresiones en la CMS podrían atribuirse a la acumulación de H2 en el espacio libre del rumen o a efectos indeseables del yodoformo sobre la fermentación microbiana, aunque el tratamiento no afectó el número total de bacterias ruminales. Debido a un cambio sustancial de la digestibilidad ruminal a la del intestino delgado, la digestibilidad general de todos los nutrientes no se vio afectada por el yodoformo. Las dosis suplementadas de yodoformo no parecieron tener impactos negativos sobre la función tiroidea o hepática de las vacas durante la duración del experimento, pero hubo varios indicios de un equilibrio energético y proteico más negativo con el aumento de la dosis de yodoformo, lo que contribuyó a explicar por qué la producción de leche se vio menos afectada negativamente por el yodoformo que por la DMI.

Los datos se exhibieron en el manuscrito principal y en los materiales complementarios. Las lecturas de secuencias de microbiomas sin procesar se depositan en la base de datos del archivo de lectura corta del NCBI con el ID de BioProject: PRJNA906944 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA906944).

Fibra detergente ácida

Lignina detergente ácida

Aspartato aminotransferasa

β-OH-butirato

Carbón

Dióxido de carbono

Coenzima M

Proteína cruda

Ingesta de materia seca

Ácidos grasos

Gamma-glutamil transferasa

glutamato deshidrogenasa

Hidrógeno

Ácidos grasos de cadena larga

Ácidos grasos de cadena media

Metano

Fibra detergente neutro

Ácidos grasos no esterificados

Ración mixta parcial

Coeficiente respiratorio

tiroxina

Ácidos grasos volátiles

Gerber, PJ y cols. Hablar del cambio climático a través del ganado: una evaluación global de las emisiones y las oportunidades de mitigación (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, 2013).

Google Académico

Myhre, G. y col. Forzamiento radiativo antropogénico y natural. En Cambio climático 2013: la contribución de la base de las ciencias físicas del Grupo de Trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (eds Stocker, TF et al.) (Cambridge University Press, 2013).

Google Académico

Ellis, JL y cols. Aspectos de la microbiología ruminal fundamentales para el modelado mecanicista de la producción de metano en el ganado. J. Agrícola. Ciencia. 146, 213–233. https://doi.org/10.1017/S0021859608007752 (2008).

Artículo CAS Google Scholar

McAllister, TA y Newbold, CJ Redirigir la fermentación ruminal para reducir la metanogénesis. Agosto. J. Exp. Agrícola. 48, 7-13. https://doi.org/10.1071/EA07218 (2008).

Artículo CAS Google Scholar

Janssen, PH Influencia del hidrógeno en la formación de metano ruminal y los equilibrios de fermentación a través de la cinética de crecimiento microbiano y la termodinámica de fermentación. Animación. Alimentar ciencia. Tecnología. 160, 1–22. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2010.07.002 (2010).

Artículo CAS Google Scholar

Martínez-Fernández, G. et al. La inhibición del metano altera la comunidad microbiana, el flujo de hidrógeno y la respuesta de fermentación en el rumen del ganado. Frente. Microbiol. 7, 1–14. https://doi.org/10.3389/fmicb.2016.01122 (2016).

Artículo de Google Scholar

Melgar, A. et al. Efecto dosis-respuesta del 3-nitrooxipropanol sobre las emisiones entéricas de metano en vacas lecheras. J. Ciencia láctea. 103, 6145–6156. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17840 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Lanigan, G. Metabolismo de los alcaloides de pirrolizidina en el rumen ovino. IV. Efectos del hidrato de cloral y los metanos halogenados sobre la metanogénesis ruminal y el metabolismo de alcaloides en ovejas fistuladas. Agosto. J. Agrícola. Res. 23, 1085-1091 (1972).

Artículo CAS Google Scholar

Czerkawski, JW & Breckenridge, G. Nuevos inhibidores de la producción de metano por microorganismos del rumen. Desarrollo y ensayo de inhibidores in vitro. Hno. J. Nutr. 34, 429–446. https://doi.org/10.1017/S0007114575000499 (1975).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Czerkawski, JW & Breckenridge, G. Nuevos inhibidores de la producción de metano por microorganismos del rumen. Experimentos con animales y otras posibilidades prácticas. Hno. J. Nutr. 34, 447–457. https://doi.org/10.1017/s0007114575000505 (1975).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Chalupa, W. Control químico del metabolismo microbiano del rumen. En Fisiología digestiva y metabolismo en rumiantes: Actas del quinto simposio internacional sobre fisiología de rumiantes, celebrado en Clermont-Ferrand, del 3 al 7 de septiembre de 1979 (eds Ruckebusch, Y. & Thivend, P.) 325–347 (Springer, 1980 ).

Capítulo Google Scholar

Glasson, CRK y cols. Beneficios y riesgos de incluir el alga Asparagopsis que contiene bromoformo en los piensos para reducir la producción de metano de los rumiantes. Res. de algas. 64, 102673. https://doi.org/10.1016/j.algal.2022 (2022).

Artículo de Google Scholar

Wood, JM, Kennedy, FS & Wolfe, RS Reacción de hidrocarburos multihalogenados con vitamina B12 reducida libre y unida. Bioquímica 7, 1707-1713. https://doi.org/10.1021/bi00845a013 (1968).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Patra, A., Park, T., Kim, M. & Yu, Z. Metanógenos del rumen y mitigación de la emisión de metano mediante compuestos y sustancias antimetanogénicos. J.Anim. Ciencia. Biotecnología. 8, 1–18. https://doi.org/10.1186/s40104-017-0145-9 (2017).

Artículo CAS Google Scholar

Yu, Z. & Smith, GB Inhibición de la metanogénesis por hidrocarburos alifáticos policlorados C1 y C2. Reinar. Toxico. Química. 19, 2212–2217. https://doi.org/10.1002/etc.5620190910 (2000).

Artículo CAS Google Scholar

Mitsumori, M. y col. Respuestas en digestión, fermentación ruminal y poblaciones microbianas a la inhibición de la formación de metano por un análogo de metano halogenado. Hno. J. Nutr. 108, 482–491. https://doi.org/10.1017/S0007114511005794 (2012).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Goel, G., Makkar, HPS y Becker, K. Inhibición de metanógenos por bromoclorometano: efectos sobre las comunidades microbianas y la fermentación ruminal mediante fermentaciones discontinuas y continuas. Hno. J. Nutr. 101, 1484–92. https://doi.org/10.1017/S0007114508076198 (2009).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Tomkins, NW, Colegate, SM y Hunter, RA Una formulación de bromoclorometano reduce la metanogénesis entérica en ganado alimentado con dietas a base de cereales. Animación. Pinchar. Ciencia. 49, 1053-1058 (2009).

Artículo CAS Google Scholar

ECHA. Información sobre productos químicos. https://echa.europa.eu/information-on-chemicals. (Consultado el 28 de octubre de 2022) (Agencia Europea de Productos Químicos, 2022).

Caballero, T. et al. El cloroformo disminuye la metanogénesis ruminal y las poblaciones de metanógeno sin alterar la función ruminal en el ganado. Animación. Alimentar ciencia. Tecnología. 166–167, 101–112. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2011.04.059 (2011).

Artículo CAS Google Scholar

Martínez-Fernández, G. et al. 3-NOP versus compuestos halogenados: producción de metano, fermentación ruminal y respuesta de la comunidad microbiana en ganado alimentado con forrajes. Frente. Microbiol. 9, 1–13. https://doi.org/10.3389/fmicb.2018.01582 (2018).

Artículo de Google Scholar

Fang, X. y col. Rápido aumento de las emisiones de cloroformo de China, que agotan la capa de ozono. Nat. Geociencias. 12, 89–93. https://doi.org/10.1038/s41561-018-0278-2 (2019).

Artículo CAS Google Scholar

Golden, RJ, Holm, SE, Robinson, DE, Julkunen, PH y Reese, EA Modo de acción del cloroformo: implicaciones para la evaluación del riesgo de cáncer. Regul. Toxico. Farmacéutico. 26, 142-155. https://doi.org/10.1006/rtph.997.161 (1997).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Volden, H. NorFor, el sistema nórdico de evaluación de piensos (Wageningen, 2011).

Reservar Google Académico

Hellwing, ALF, Lund, P., Weisbjerg, MR, Brask, M. & Hvelplund, T. Nota técnica: Prueba de un sistema de bajo costo y respetuoso con los animales para medir las emisiones de metano de las vacas lecheras. J. Ciencia láctea. 95, 6077–6085. https://doi.org/10.3168/jds.2012-5505 (2012).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

TermoFisher. Calculadora de número de copias de ADN (consultado el 24 de enero de 2022) (2022).

Goberna, M., Gadermaier, M., García, C., Wett, B. & Insam, H. Adaptación de comunidades metanogénicas a la cofermentación de excrementos de ganado y residuos de almazara a 37 grados C y 55 grados C. Appl. Reinar. Microbiol. 76, 6564–6571. https://doi.org/10.1128/AEM.00961-10 (2010).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mihajlovski, A., Doré, J., Levenez, F., Alric, M. y Brugère, JF La evaluación molecular de la microbiota arqueal metanogénica del intestino humano revela un aumento de la diversidad asociado con la edad. Reinar. Microbiol. Representante 2, 272–280. https://doi.org/10.1111/j.1758-2229.2009.00116.x (2010).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Poulsen, M. y col. Thermoplasmata metanogénico metilotrófico implicado en la reducción de las emisiones de metano del rumen bovino. Nat. Comunitario. 4, 2432. https://doi.org/10.1038/ncomms2432 (2013).

Artículo CAS Google Scholar

Lee, DH, Zo, YG y Kim, SJ Método no radiactivo para estudiar perfiles genéticos de comunidades bacterianas naturales mediante polimorfismo de conformación de cadena única por PCR. Aplica. Reinar. Microbiol. 62, 3112–3120. https://doi.org/10.1128/aem.62.9.3112-3120.1996 (1996).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Noel, SJ y cols. Estructura de la comunidad microbiana ruminal y fecal de vacas lecheras Holstein y Jersey según la raza, la dieta y el consumo de alimento residual. Animales (Basilea) 9, 80498. https://doi.org/10.3390/ani9080498 (2019).

Artículo de Google Scholar

Klindworth, A. y col. Evaluación de cebadores de PCR del gen general del ARN ribosómico 16S para estudios de diversidad basados ​​en secuenciación clásica y de próxima generación. Ácidos nucleicos res. 41, e1. https://doi.org/10.1093/nar/gks808 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Bolyen, E. y col. Ciencia de datos de microbiomas reproducible, interactiva, escalable y extensible utilizando QIIME 2. Nat. Biotecnología. 37, 852–857. https://doi.org/10.1038/s41587-019-0209-9 (2019).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Callahan, BJ y cols. DADA2: Inferencia de muestras de alta resolución a partir de datos de amplicones de Illumina. Nat. Métodos 13, 581–583. https://doi.org/10.1038/nmeth.3869 (2016).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Katoh, K., Misawa, K., Kuma, K. y Miyata, T. MAFFT: un método novedoso para el alineamiento rápido de múltiples secuencias basado en la transformada rápida de Fourier. Ácidos nucleicos res. 30, 3059–3066. https://doi.org/10.1093/nar/gkf436 (2002).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Price, MN, Dehal, PS & Arkin, AP FastTree 2: árboles de probabilidad máxima aproximada para alineaciones grandes. MÁS UNO 5, e9490. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0009490 (2010).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

AOAC Internacional. Métodos oficiales de análisis 17ª edn. (AOAC Internacional, 2000).

Google Académico

Stoldt, W. Propuesta para la estandarización de la determinación de grasas en los alimentos. Grasas y jabones 54, 206–207. https://doi.org/10.1080/00015128909438504 (1952).

Artículo CAS Google Scholar

Tecnología ANKOM. Métodos analíticos. https://www.ankom.com/analytical-methods-support/fiber-analyzer-a2000 (consultado el 25 de octubre de 2022) (2017).

Mertens, DR Determinación gravimétrica de fibra detergente neutra tratada con amilasa en alimentos con reflujo en vasos de precipitados o crisoles: estudio colaborativo. J. AOAC Int. 85, 1217-1240 (2002).

CAS PubMed Google Académico

Kristensen, NB, Storm, A., Raun, BML, Røjen, BA & Harmon, DL Metabolismo de alcoholes de ensilaje en vacas lecheras lactantes. J. Ciencia láctea. 90, 1364-1377. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(07)71623-5 (2007).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Myers, WD, Ludden, PA, Nayigihugu, V. & Hess, BW Nota técnica: Procedimiento para la preparación y análisis cuantitativo de muestras de dióxido de titanio. J.Anim. Ciencia. 82, 179–183. https://doi.org/10.2527/004.821179x (2004).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Schürch, AF, Lloyd, LE & Crampton, EW El uso del óxido crómico como índice para determinar la digestibilidad de una dieta: dos cifras. J. Nutr. 41, 629–636. https://doi.org/10.1093/jn/41.4.629 (1950).

Artículo PubMed Google Scholar

Mason, M. Determinación de glucosa, sacarosa, lactosa y etanol en alimentos y bebidas, utilizando electrodos enzimáticos inmovilizados. J. Asociación. Apagado. Anal. Química. 66, 981–984. https://doi.org/10.1093/jaoac/66.4.981 (1983).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Schwarz, D., Bak, MR & Hansen, PW Desarrollo de modelos globales de ácidos grasos y posibles aplicaciones. En t. J. Tecnología láctea. 75, 4-20. https://doi.org/10.1111/1471-0307.12820 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Harano, Y. et al. Método de ensayo automatizado directo para niveles de cuerpos cetónicos en suero u orina. Clínico. Chim. Actas 151, 177–183. https://doi.org/10.1016/0009-8981(85)90321-3 (1985).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sjaunja, LO, Baevre, L., Junkkarinen, L., Pedersen, J. & Setala, J. Una propuesta nórdica para una fórmula de leche con corrección energética (ECM) (Centro de documentación y publicaciones agrícolas (PUDOC), 1991).

Google Académico

Bates, D., Mächler, M., Bolker, B. y Walker, S. Ajuste de modelos lineales de efectos mixtos utilizando lme4. J. estadística. Software. 67, 48. https://doi.org/10.18637/jss.v067.i01 (2015).

Artículo de Google Scholar

McMurdie, PJ & Holmes, S. Phyloseq: Un paquete R para análisis interactivos reproducibles y gráficos de datos del censo de microbiomas. MÁS UNO 8, e61217. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0061217 (2013).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Andersen, KS, Kirkegaard, RH, Karst, SM y Albertsen, M. Ampvis2: un paquete R para análisis y visualización de datos de amplicones de ARNr 16S. BioRxiv 15, 299537. https://doi.org/10.1101/299537 (2018).

Artículo CAS Google Scholar

Oksanen, J. y col. Vegano: Paquete de Ecología Comunitaria. Software. http://CRANR-project.org/package=vegan (2012).

Wickham, H., Navarro, D. y Pedersen, TL Gráficos elegantes para análisis de datos: ggplot2. Software. https://ggplot2tidyverse.org (2008).

Love, MI, Huber, W. & Anders, S. Estimación moderada del cambio de pliegue y la dispersión para datos de RNA-seq con DESeq2. Genoma Biol. 15, 550. https://doi.org/10.1186/s13059-014-0550-8 (2014).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Benjamini, Y. & Hochberg, Y. Controlar la tasa de descubrimientos falsos: un enfoque práctico y poderoso para pruebas múltiples. Estadística JR. Soc. Ser. Estadística B. Método. 57, 289–300. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x (1995).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Scholar

Newbold, CJ, de la Fuente, G., Belanche, A., Ramos-Morales, E. & McEwan, NR El papel de los protozoos ciliados en el rumen. Frente. Microbiol. 6, 1313. https://doi.org/10.3389/fmicb.2015.01313 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Machado, MG et al. Evaluación de la duración del período de adaptación para experimentos nutricionales de cambio y cruce con ganado alimentado con dietas basadas en forrajes tropicales. Animación. Alimentar ciencia. Tecnología. 222, 132-148. https://doi.org/10.1016/j.anifeedsci.2016.10.009 (2016).

Artículo de Google Scholar

Janssen, PH & Kirs, M. Estructura de la comunidad arqueológica del rumen. Aplica. Reinar. Microbiol. 74, 3619–3625. https://doi.org/10.1128/AEM.02812-07 (2008).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bahram, M., Anslan, S., Hildebrand, F., Bork, P. y Tedersoo, L. Los cebadores de metabarcodificación de ARNr 16S recientemente diseñados amplifican taxones de arqueas diversos y novedosos del medio ambiente. Reinar. Microbiol. Representante 11, 487–494. https://doi.org/10.1111/1758-2229.12684 (2019).

Artículo PubMed Google Scholar

Nollet, L., Demeyer, D. & Verstraete, W. Efecto de la adición de ácido 2-bromoetanosulfónico y Peptostreptococcus productus ATCC 35244 sobre la estimulación de la acetogénesis reductora en el ecosistema ruminal mediante la inhibición selectiva de la metanogénesis. Aplica. Reinar. Microbiol. 63, 194-200. https://doi.org/10.1128/aem.63.1.194-200.1997 (1997).

Artículo ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Pitta, D., Indugu, N., Narayan, K. & Hennessy, M. Revisión del simposio: Comprensión del papel del microbioma ruminal en la mitigación del metano entérico y la productividad en vacas lecheras. J. Ciencia láctea. 10, 8569–8585. https://doi.org/10.3168/jds.2021-21466 (2022).

Artículo CAS Google Scholar

Thauer, RK, Kaster, A.-K., Seedorf, H., Buckel, W. y Hedderich, R. Arqueas metanogénicas: diferencias ecológicamente relevantes en la conservación de energía. Nat. Rev. Microbiol. 6, 579–591. https://doi.org/10.1038/nrmicro1931 (2008).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Henderson, G. y col. La composición de la comunidad microbiana del rumen varía según la dieta y el huésped, pero se encuentra un microbioma central en una amplia gama geográfica. Ciencia. Rep. 5, 14567. https://doi.org/10.1038/srep19175 (2015).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Boadi, D., Benchaar, C., Chiquette, J. & Massé, D. Estrategias de mitigación para reducir las emisiones de metano entérico de las vacas lecheras: revisión de actualización. Poder. J.Anim. Ciencia. 84, 319–335. https://doi.org/10.4141/A03-109 (2004).

Artículo de Google Scholar

Ungerfeld, EM Cambios en los sumideros metabólicos de hidrógeno en la fermentación ruminal inhibida por la metanogénesis: un metanálisis. Frente. Microbiol. 6, 37. https://doi.org/10.3389/fmicb.2015.00037 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Guyader, J., Ungerfeld, EM & Beauchemin, KA Redirección del hidrógeno metabólico mediante la inhibición de la metanogénesis en la técnica de simulación ruminal (RUSITEC). Frente. Microbiol. 8, 393. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00393 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Indugu, N. et al. Comparación de comunidades bacterianas ruminales en rebaños lecheros de diferente producción. BMC Microbiol. 17, 190. https://doi.org/10.1186/s12866-017-1098-z (2017).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Danielsson, R. y col. La producción de metano en vacas lecheras se correlaciona con la estructura de la comunidad bacteriana y metanogénica del rumen. Frente. Microbiol. 8, 226. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00226 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

McCabe, MS y cols. La secuenciación filogenética de amplicones de Illumina MiSeq muestra una gran reducción de una Succinivibrionaceae no caracterizada y un aumento del clado Methanobrevibacter gottschalkii en ganado con alimentación restringida. MÁS UNO 10, e0133234. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0133234 (2015).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Papa, PB et al. El aislamiento de Succinivibrionaceae implicado en bajas emisiones de metano de los canguros de Tammar. Ciencia 333, 646–648. https://doi.org/10.1126/science.1205760 (2011).

Artículo ADS CAS PubMed Google Scholar

Difford, GF y cols. La genética del huésped y el microbioma del rumen se asocian conjuntamente con las emisiones de metano en las vacas lecheras. PLoS Genet. 14, e1007580. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1007580 (2018).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

van Lingen, HJ y cols. Fuerza impulsora termodinámica del hidrógeno sobre el metabolismo microbiano del rumen: una investigación teórica. MÁS UNO 11, e0161362. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0168052 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Barry, TN, Thompson, A. y Armstrong, DG Estudios de fermentación ruminal en dos dietas contrastantes. 1. Algunas características de la fermentación in vivo, con especial referencia a la composición de la fase gaseosa, estado de oxidación/reducción y proporciones de ácidos grasos volátiles. J. Agrícola. Ciencia. 89, 183–195. https://doi.org/10.1017/S0021859600027362 (1977).

Artículo de Google Scholar

Huang, Y. et al. Análisis cuantitativo de la relación entre el potencial redox ruminal y el pH en ganado lechero: influencia de las características dietéticas. Agrícola. Ciencia. 8, 616–630. https://doi.org/10.4236/as.2017.87047 (2017).

Artículo CAS Google Scholar

Dušková, D. & Marounek, M. Fermentación de pectina y glucosa y actividad de las enzimas que degradan la pectina en la bacteria ruminal Lachnospira multiparus. Aplica. Microbiol. 33, 159–63. https://doi.org/10.1046/j.1472-765x.2001.00970.x (2001).

Artículo de Google Scholar

Lee, C. y col. Efectos de la fermentabilidad de la dieta y la suplementación de ácido 2-hidroxi-4-(metiltio)-butanoico e isoácidos sobre la depresión de la grasa láctea: 2. Fermentación ruminal, ácidos grasos y estructura de la comunidad bacteriana. J. Ciencia láctea. 104, 1604-1619. https://doi.org/10.3168/jds.2020-18950 (2021).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Mutsvangwa, T., Davies, KL, McKinnon, JJ & Christensen, DA Efectos de la proteína cruda de la dieta y las concentraciones de proteína degradable en el rumen sobre el reciclaje de urea, el equilibrio de nitrógeno, el flujo de nutrientes omasales y la producción de leche en vacas lecheras. J. Ciencia láctea. 99, 6298–6310. https://doi.org/10.3168/jds.2016-10917 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Apajalahti, J., Vienola, K., Raatikainen, K., Holder, V. & Moran, CA Conversión de aminoácidos de cadena ramificada a los isoácidos correspondientes: una herramienta in vitro para estimar la degradabilidad de las proteínas ruminales. Frente. Veterinario. Ciencia. 6, 311. https://doi.org/10.3389/fvets.2019.00311 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Satter, LD & Slyter, LL Efecto de la concentración de amoníaco en la producción de proteínas microbianas del rumen in vitro. Hno. J. Nutr. 32, 199–208. https://doi.org/10.1079/BJN19740073 (1974).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

McDonald, P. y col. Nutrición Animal 7ª ed. (Prentice Hall, 2012).

Google Académico

Tyrrell, HF y Moe, PW Efecto de la ingesta sobre la eficiencia digestiva. J. Ciencia láctea. 58, 1151-1163. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(75)84694-7 (1975).

Artículo de Google Scholar

Potts, SB, Boerman, JP, Lock, AL, Allen, MS y VandeHaar, MJ Relación entre la ingesta de alimento residual y la digestibilidad para vacas Holstein lactantes alimentadas con dietas altas y bajas en almidón. J. Ciencia láctea. 100, 265–278. https://doi.org/10.3168/jds.2016-11079 (2017).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Börner, S. y col. La grelina plasmática se asocia positivamente con el contenido de grasa corporal, grasa hepática y grasa láctea, pero no con el consumo de alimento de las vacas lecheras después del parto. J. Endocrinol. 216, 217–229. https://doi.org/10.1530/JOE-12-0384 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Contreras, GA, O'Boyle, NJ, Herdt, TH & Sordillo, LM La lipomovilización en vacas lecheras periparturientas influye en la composición de los ácidos grasos no esterificados del plasma y los ácidos grasos fosfolípidos de los leucocitos. J. Ciencia láctea. 93, 2508–2516. https://doi.org/10.3168/jds.2009-876 (2010).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Jensen, RG La composición de los lípidos de la leche bovina: enero de 1995 a diciembre de 2000. J. Dairy Sci. 85, 295–350. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(02)74079-4 (2002).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Kim, DH y cols. Evaluación de una determinación rápida de la producción de calor en ayunas y del cociente respiratorio en novillos Holstein mediante la técnica del rumen lavado. J.Anim. Ciencia. 91, 4267–4276. https://doi.org/10.2527/jas.2012-5595 (2013).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Sarraseca, A., Milne, E., Metcalf, MJ y Lobley, GE Reciclaje de urea en ovejas: efectos de la ingesta. Hno. J. Nutr. 79, 79–88. https://doi.org/10.1079/BJN19980011 (1998).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Megahed, AA, Hiew, MWH, Ragland, D. & Constable, PD Cambios en el grosor y la ecogenicidad del músculo esquelético y la concentración de creatinina plasmática como indicadores de la movilización de proteínas y grasas intramusculares en vacas lecheras periparturientas. J. Ciencia láctea. 102, 5550–5565. https://doi.org/10.3168/jds.2018-15063 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Løvendahl, P. & Sehested, J. Comunicación breve: variación individual de las vacas en la excreción urinaria de fósforo. J. Ciencia láctea. 99, 4580–4585. https://doi.org/10.3168/jds.2015-10338 (2016).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Franz, S., Skopp, G., Boettcher, M. & Musshoff, F. Excreción de creatinina en muestras de orina consecutivas después de la ingestión controlada de agua. Prueba de drogas anal. 11, 435–440. https://doi.org/10.1002/dta.2514 (2019).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

NRC. Necesidades de nutrientes del ganado lechero: octava edición revisada (The National Academies Press, 2021).

Google Académico

Chung, HR Yodo y función tiroidea. Ana. Pediatra. Endocrinol. Metab. 19, 8-12. https://doi.org/10.6065/apem.2014.19.1.8 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Jackson, PGG y Cockcroft, PD Apéndice 3: Valores de referencia de laboratorio: bioquímica. Examen clínico de animales de granja (Reino Unido Blackwell Science Ltd., 2002).

Reservar Google Académico

Akasha, MA, Anderson, RR, Ellersieck, M. & Nixon, DA Concentración de hormonas tiroideas y prolactina en suero y leche de ganado lechero en tres etapas de la lactancia. J. Ciencia láctea. 70, 271–276. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(87)80007-3 (1987).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Klingensmith, JS & Mehendale, HM Potenciación de la hepatotoxicidad del halometano bromado por clordecona en ratas macho. Toxico. Aplica. Farmacéutico. 61, 378–384. https://doi.org/10.1016/0041-008X(81)90359-8 (1981).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Roberts, SM, Harbison, RD, Seng, JE y James, RC Potenciación de la hepatotoxicidad del tetracloruro de carbono por fenilpropanolamina. Toxico. Aplica. Farmacéutico. 111, 175–188. https://doi.org/10.1016/0041-008x(91)90022-7 (1991).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Barakat, SEDM & Ford, EJH Estudios adicionales sobre el valor diagnóstico de la γ-glutamil transpeptidasa y la 5′-nucleotidasa en bovinos, ovinos y equinos. Res. Veterinario. Ciencia. 44, 354–360. https://doi.org/10.1016/S0034-5288(18)30871-3 (1988).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Whitfield, JB Gamma glutamil transferasa. Crítico. Rev. Clin. Laboratorio. Ciencia. 38, 263–355. https://doi.org/10.1080/20014091084227 (2001).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Cozzi, G. y col. Comunicación breve: Valores de referencia para parámetros sanguíneos en vacas lecheras Holstein: Efectos del parto, etapa de lactancia y época de producción. J. Ciencia láctea. 94, 3895–3901 (2011).

Artículo CAS PubMed Google Scholar

Imhasly, S. y col. Biomarcadores metabolómicos que se correlacionan con la lipidosis hepática en vacas lecheras. Veterinario BMC. Res. 10, 122. https://doi.org/10.1186/746-6148-10-122 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar

Lanigan, G., Payne, A. y Peterson, J. Fármacos antimetanogénicos e intoxicación por Heliotropium europaeum en ovejas encerradas. Agosto. J. Agrícola. Res. 29, 1281-1292. https://doi.org/10.1071/AR9781281 (1978).

Artículo CAS Google Scholar

Descargar referencias

Los autores expresan su agradecimiento al personal del establo, especialmente a Tanja Skovbo, Michael Christensen y Jørgen Nielsen, por el cuidado experto de los animales durante el experimento y a los técnicos de laboratorio por realizar hábilmente los análisis de laboratorio (AU Viborg—Centro de investigación Foulum, Tjele, Dinamarca ). También un sincero agradecimiento a Torkild Jakobsen y Ester Bjerregaard por ayudar en la planificación experimental y los muestreos.

El experimento fue financiado por el Fondo de Innovación de Dinamarca (ID de subvención: 0244-00011B), Vilofoss A/S, Dinamarca, y DLG amba, Dinamarca. Además, M. Thorsteinsson agradece el apoyo para una beca de doctorado financiada por la Escuela de Graduados en Ciencias Técnicas (Universidad de Aarhus, Dinamarca), el Fondo de Innovación de Dinamarca (ID de subvención: 9067-00024B) y Arla (Subvención: Cátedra—Lechería Sostenible Producción).

Departamento de Ciencias Animales y Veterinarias, AU Viborg – Centro de Investigación Foulum, Universidad de Aarhus, 8830, Tjele, Dinamarca

Mirka Thorsteinsson, Peter Lund, Martin Riis Weisbjerg, Samantha Joan Noel, Anna Amanda Schönherz, Anne Louise Frydendahl Hellwing y Mette Olaf Nielsen

iCLIMATE - Centro Interdisciplinario para el Cambio Climático, Universidad de Aarhus, 8830, Tjele, Dinamarca

Mirka Thorsteinsson, Peter Lund, Martin Riis Weisbjerg, Samantha Joan Noel, Anna Amanda Schönherz, Anne Louise Frydendahl Hellwing y Mette Olaf Nielsen

CBIO - Centro de Bioeconomía Circular, Universidad de Aarhus, 8830, Tjele, Dinamarca

Mirka Thorsteinsson, Peter Lund, Martin Riis Weisbjerg, Samantha Joan Noel, Anna Amanda Schönherz, Anne Louise Frydendahl Hellwing y Mette Olaf Nielsen

Departamento de Veterinaria y Ciencias Animales, Universidad de Copenhague, 1870, Frederiksberg, Dinamarca

Hanne Helene Hansen

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

MT, PL, MRW, ALHF, SJN, AAS, HHH y MON diseñaron el estudio. MT, MON, SJN y ALHF realizaron el experimento. MT, AAS, ALFH y SJN analizaron los datos. MT, PL, MRW, ALHF, SJN, AAS, HHH y MON interpretaron los datos. MT escribió el primer manuscrito. Todos los autores revisaron el manuscrito y aprobaron la versión final.

Correspondencia a Mirka Thorsteinsson.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses; sin embargo, MO Nielsen y HH Hansen figuran como co-inventores en la solicitud de patente.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor(es) original(es) y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Thorsteinsson, M., Lund, P., Weisbjerg, MR et al. Emisión entérica de metano de vacas lecheras suplementadas con yodoformo en un estudio de dosis-respuesta. Informe científico 13, 12797 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-38149-y

Descargar cita

Recibido: 09 de enero de 2023

Aceptado: 04 de julio de 2023

Publicado: 07 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-38149-y

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.