Побочные продукты переработки зерновых, такие как пшеничные отруби, пшеничные промпродукты, кукуруза, дистилляторы сушеных зерен - часто используются в качестве альтернативных ингредиентов для снижения стоимости кормов.
Эти зерновые побочные продукты являются богатыми источниками некрахмальных полисахаридов (NSP), таких, как арабиноксиланы (AX). Благодаря своим структурным характеристикам, AX проявляют очень высокую вязкость в водных растворах, что приводит к увеличению вязкости дигеста.
Кроме того, нежвачные животные не продуцируют ферменты для гидролиза NSP. Следовательно, NSP в рационе свиней инкапсулирует другие питательные вещества и может действовать как физический барьер, ограничивающий перевариваемость питательных веществ в тонкой кишке. Инкапсулированные питательные вещества и NSP затем в основном гидролизуются в толстой кишке посредством микробной ферментации.
Экзогенные ферментные добавки являются распространенным методом снижения кишечной вязкости и улучшения пищеварительной утилизации питательных веществ из богатых NSP кормов для растущих свиней. Ксиланазы являются ключевыми ферментами в углеводном обмене. Их можно выделить из бактерий и грибов.
Арабиноксиланы (AX) в злаках ксиланазы атакуют ксилановую оболочку, случайным образом расщепляя внутренние связи и проникая в сеть клеточной стенки. Следовательно, уменьшается распределение молекулярной массы. В то время, как некоторые исследования на свиньях показали, что добавки ксиланаза увеличивают среднесуточный прирост (ADG) и соотношение "прирост: корм" (G: F).
Другие исследования показали, что добавление ксиланазы к диете на основе зерновых не влияли на показатели роста. Эти контрастирующие результаты могут быть обусловлены различиями в количестве AX в рационах, изменением фракции злаков и / или различной активностью ферментативного гидролиза. Тем не менее, причины различных результатов не были окончательно определены и требуют дальнейшего изучения.
Кишечник свиней колонизируется огромным количеством разнообразных микробов, которые оказывают важное влияние на здоровье кишечника. Диеты, богатые NSP, сильно влияют на кишечную среду, сокращая время прохождения через кишечник и pH, а также увеличивая количество субстратов, которые медленно разлагаются микробиотой в толстой кишке.
Микробная ферментация кишечника NSP в основном продуцирует короткоцепочечные жирные кислоты (SCFA), включая ацетат, пропионат и бутират, которые играют ключевую роль в пролиферации кишечного эпителия и, таким образом, в барьерной функции кишечника.
Помимо SCFA, кишечная микробиота продуцирует ряд небольших метаболитов и нейротрансмиттеров, таких, как
аминомасляная кислота (от представителей Bifidobacteria и Lactobacilli),
ацетилхолин (от Lactobacilli),
дофамин (от Bacillus),
норадреналин (от Escherichia) и
серотон (от Enterococcus и Streptococcus),
которые могут регулировать многие физиологические функции кишечника, включая секрецию и подвижность кишечной жидкости в тонком и толстом кишечнике.
У свиней было обнаружено, что рационы на основе зерновых с высоким NSP сильно влияют на состав микробиоты, увеличивая относительную численность видов Lactobacillus, Ruminococcus spp., Prevotella spp. и Roseburia spp. в толстой кишке, чтобы назвать несколько.
Предполагается, что диеты с высоким NSP, дополненные ксиланазой, увеличивают время прохождения через кишечник и доступность питательных веществ для организма, следовательно, дифференциально изменяя разнообразие и состав микробиоты в толстой кишке.
Вопрос о том, является ли такое изменение состава микробиоты полезным для производительности свиней, требует дальнейшего изучения. Таким образом, текущее исследование было направлено на оценку влияния различных экзогенных бактериальных и грибковых ксиланаз с диетами на основе злаков на усвояемость питательных веществ, кишечную микробиоту и их связь с параметрами производительности у растущих свиней.
Данные секвенирования были сгруппированы с использованием специфических для образца последовательностей штрих-кодов и отфильтрованы с использованием QIIME 1.9.1. Все последовательности<200 п.н. с неоднозначными нуклеотидными основаниями или длиной гомополимера более 7 п.н. были удалены из последующих анализов.
Таксономии были присвоены репрезентативной последовательности каждого OTU с использованием классификатора RDP и приведены в соответствие с базовой базой данных Greengenes с использованием алгоритмов PyNAST. В то время как большинство OTU были классифицированы на уровне рода. Некоторые были классифицированы только на уровне семьи, порядка, класса, или типа.
Разнообразие внутри сообщества (альфа-разнообразие) рассчитывалось по индексам Шеннона и Симпсона с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом QIIME 1.9.1. Для расчета индексов разнообразия для дигесты подвздошной кишки и слепой кишки использовали четную глубину 1000 и 1021 последовательностей на образец.
Чтобы сравнить микробный состав между образцами, бета-разнообразие измеряли путем расчета расстояний Брея-Кертис в QIIME. Графики неметрического многомерного масштабирования (nMDS) были сгенерированы R (версия 3.3.1) с пакетом VEGAN для визуализации изменений в разнообразии микробиоты.
Иерархический кластерный анализ был выполнен с использованием R, чтобы показать визуальную интерпретацию тепловой карты сходства бактериальных таксонов среди диет и обработок ферментами. Нормализованная относительная численность бактериальных таксонов была использована для создания тепловой карты кластеризации.
Корреляционный сетевой анализ (CoNet) был использован для изучения микробной корреляции между встречаемостью и исключением между OTU и выявлением узловых/влиятельных бактериальных таксонов, которые показывают наибольшее количество связей с другими таксонами.
Сетевой анализ применял вычисление перестановки с комбинацией показателей корреляции и различий (коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмена, разности Брея-Кертиса и Кульбака-Лейблера) на основе данных относительного содержания для создания первичной сети микробов.
На этапе перестановки были вычислены распределения всех попарных баллов между узлами (узел, представляющий относительную распространенность неодиночного OTU). Перестановка была установлена как 500 и в сочетании с шагом перенормировки для мер Пирсона и Спирмена для решения проблемы композиционности, связанной с различной глубиной секвенирования для каждого образца.
Кроме того, специфическая мера P-значения затем вычислялись как вероятность нулевого значения (представленного в виде среднего значения нулевого распределения) под кривой Гаусса, полученной из среднего значения и стандартного отклонения распределения начальной загрузки.
Специфичные для меры P-значения затем были объединены с использованием метода Саймса, и после использования коррекции Бенджамини-Хохберга ложной скорости обнаружения (FDR) сохранялись только ребра с объединенными P-значениями ниже 0,05. Границы с оценками за пределами 95% доверительного интервала, определенного распределением начальной загрузки и не поддерживаемого по крайней мере двумя показателями, также отбрасывались.
Непараметрический корреляционный анализ Спирмена использовался для изучения связей между бактериальными таксонами, производственными показателями и ATTD свиней, которых кормили как кукурузой, так и на основе пшеницы с добавлением различных ксиланаз. Корреляционные тепловые карты были созданы с использованием R.
Большинство характеристик пищеварения показали значительные различия между рационами на основе кукурузы и пшеницы, за исключением VFA слепой кишки. Свиньи, получавшие рацион на основе пшеницы, имели более высокую (P<0,05) усвояемость DM, GE и CP, но более низкую (P<0,05) усвояемость жира и концентрацию VFA в подвздошной кишке, чем свиньи, получавшие рацион на основе кукурузы.
По сравнению с различными методами лечения ксиланазой, добавление ХС в рацион на основе пшеницы дало самое высокое значение (P<0,05) СР усваиваемость всех обработок ксиланазой и контроля.