Fecal Microbiota of Transbaikal Camels (Camelus bactrianus) under Different Systems of Grazing Management

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Microbial diversity in the fecal samples of Bactrian camels in Transbaikalia under various grazing management (free grazing (group I), mixed (group II) and stall housing (group III)) was revealed using high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene variable regions. The microbial community of the fecal microbiota was found to be diverse and to depend on the camel grazing management. The most common phyla of the camel fecal microbiota were Bacillota and Bacteroidota. The phylum Verrucomicrobiota was a codominant in the fecal microbiota of groups I and II of animals, and Actinomycetota, in the feces of camels of group III. Changes in the fecal microbiota structure and taxonomic diversity occurred as camel grazing management and feeding conditions changed. Free grazing resulted in high diversity of the prokaryotic community in the fecal microbiota. In addition, differences in taxonomic composition depending on sex were found, which were in the abundance of taxa rather than in their presence or absence. The results contribute to the current understanding of the fecal microbiota of camels under different management conditions and provide evidence of the influence of nutrition on the fecal microbiota under different management conditions. Our results may be useful for addressing the issues of reproduction and conservation of the Transbaikal camel (Camelus bactrianus).

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. V. Lavrentyeva

Institute of General and Experimental Biology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Buryat State University named after D. Banzarov

Author for correspondence.
Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Ulan-Ude, 660047; Ulan-Ude, 670000

T. G. Banzaraktsaeva

Institute of General and Experimental Biology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Ulan-Ude, 660047

D. D. Tsyrenova

Institute of General and Experimental Biology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Ulan-Ude, 660047

V. B. Dambaev

Institute of General and Experimental Biology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Ulan-Ude, 660047

Sh. A. Begmatov

Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119071

A. V. Mardanov

Research Center of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Moscow, 119071

D. D. Barkhutova

Institute of General and Experimental Biology, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

Email: lena_l@mail.ru
Russian Federation, Ulan-Ude, 660047

References

  1. Aricha H., Simujide H., Wang C., Zhang J., Lv W., Jimisi X., Liu B., Chen H., Zhang C., He L., Cui Y., Gao R., Aorigele C. Comparative analysis of fecal microbiota of grazing mongolian cattle from different regions in Inner Mongolia, China // Animals (Basel). 2021. V. 11. Art. 1938.
  2. Bhatt V.D., Dande S.S., Patil N.V., Joshi C.G. Molecular analysis of the bacterial microbiome in the forestomach fluid from the dromedary camel (Camelus dromedarius) // Mol. Biol. Rep. 2013. V. 40. P. 3363–3371.
  3. Edgar R.C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST // Bioinformatics. 2010. V. 26. P. 2460–2461.
  4. Frey B., Rime T., Phillips M., Stierli B., Hajdas I., Widmer F., Hartmann M. Microbial diversity in European alpine permafrost and active layers // FEMS Microbiol. Ecol. 2016. V. 92. Art. fiw018.
  5. Gharechahi J., Sarikhan S., Han J.L., Ding X. Zh., Salekdeh G.H. Functional and phylogenetic analyses of camel rumen microbiota associated with different lignocellulosic substrates // NPJ Biofilms Microbiomes. 2022. V. 8. Art. 46.
  6. Gharechahi J., Zahiri H.S., Noghabi K.A., Salekdeh G.H. In-depth diversity analysis of the bacterial community resident in the camel rumen // Syst. Appl. Microbiol. 2015. V. 38. P. 67–76.
  7. Holechek J.L., Vavra M., Pieper R.D. Botanical composition determination of range herbivore diets: a review // J. Range Manage. 1982. V. 35. P. 309–315.
  8. He J., Yi L., Hai L. Ming L., Gao W., Ji R. Characterizing the bacterial microbiota in different gastrointestinal tract segments of the Bactrian camel // Sci. Rep. 2018. V. 8. Art. 654.
  9. He J., Hai L., Orgoldol K., Yi L., Ming L., Guo F., Li G., Ji R. High-throughput sequencing reveals the gut microbiome of the Bactrian camel in different ages // Curr. Microbiol. 2019. V. 76. P. 810–817.
  10. Henderson G., Cox F., Ganesh S., Jonker A., Young W. Global Rumen Census Collaborators & Janssen, P.H. Rumen microbial community composition varies with diet and host, but a core microbiome is found across a wide geographical range // Sci. Rep. 2015. V. 5. Art. 14567.
  11. Huo W., Zhu W., Mao S. Impact of subacute ruminal acidosis on the diversity of liquid and 446 solid-associated bacteria in the rumen of goats // World J. Microbiol. Biotechnol. 2014. V. 30. P. 669–680.
  12. Rabee A.E., Forster R., Elekwachi C., Sabra E., Lamara M. Comparative analysis of the metabolically active microbial communities in the rumen of dromedary camels under different feeding systems using total rRNA sequencing // Peer J. 2020. V. 8. Art. e10184.
  13. Rognes T., Flouri T., Nichols B., Quince C., Mahé F. VSEARCH: a versatile open source tool for metagenomics // Peer J. 2016. V. 4. Art. e2584.
  14. Karnachuk O.V., Panova I.A., Panov V.L., Ikkert O.P., Kadnikov V.V., Rusanov I.I., Avakyan M.R., Glukhova L.B., Lukina A.P., Rakitin A.V., Begmatov S, Beletsky A.V., Pimenov N.V., Ravin N.V. Active sulfate-reducing bacterial community in the camel gut // Microorganisms. 2023. V. 11. Art. 401.
  15. Liu Y., Zhang G., Yang J., Cheng Y., Ye L., Lai X.H., Yang C., Ma C., Tao Y., Jin D., Lu S., Liu L., Xu J. Arthrobacter caoxuetaonis sp. nov., Arthrobacter zhangbolii sp. nov. and Arthrobacter gengyunqii sp. nov., isolated from Marmota himalayana faeces from Qinghai-Tibet Plateau // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2023. V. 73. https://doi.org/10.1099/ijsem.0.005742
  16. Magoc T., Salzberg S. FLASH: Fast length adjustment of short reads to improve genome assemblies // Bioinformatics. 2011. V. 27. P. 2957–2963.
  17. Ming L., Yi L., Siriguleng., Hasi S., He J., Hai L., Wang Z., Guo F., Qiao X., Jirimutu. Comparative analysis of fecal microbial communities in cattle and Bactrian camels // PLoS One. 2017. V. 12. Art. e0173062.
  18. Mohandesan E., Fitak R.R., Corander J., Yadamsuren A., Chuluunbat B., Abdelhadi O., Raziq A., Nagy P., Stalder G., Walzer C. Mitogenome sequencing in the genus Camelus reveals evidence for purifying selection and long-term divergence between wild and domestic Bactrian camels // Sci. Rep. 2017. V. 7. Art. 9970.
  19. Samsudin A.A., Evans P.N., Wright A.D., Aj Jassim R. Molecular diversity of the foregut bacteria community in the dromedary camel (Camelus dromedarius) // Environ. Microbiol. 2011. V. 13. P. 3024–3035.
  20. Zhang G., Yang J., Jin D., Lai X.H., Lu S., Ren Z., Qin T., Liu L., Pu J., Liu Y., Ye L., Zhou J., Lv X., Tao Y., Xu J. Arthrobacter sunyaminii sp. nov. and Arthrobacter jiangjiafuii sp. nov., new members in the genus Arthrobacter // Int. J. Syst. Evol. Microbiol. 2022. V. 72.
  21. https://doi.org/10.1099/ijsem.0.005181

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. A heat map showing the hierarchical clustering of the composition of the fecal microbiota among three groups (I, II, III) of animals based on high-performance sequencing of amplicons of the 16S rRNA gene (I-1, II-1, III-1 females; I-2, II-2, III-2 males).

Download (308KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».