Monitoring of the ruminal microbiome dynamics depending on the environment – Mgr. Martina Zapletalová, Ph.D.
Mgr. Martina Zapletalová, Ph.D.
Disertační práce
Monitoring of the ruminal microbiome dynamics depending on the environment
Monitoring of the ruminal microbiome dynamics depending on the environment
Anotace:
Komplexní mikrobiální ekosystém bachoru má významný vliv na zdraví a produktivitu přežvýkavců a některé fyziologické parametry, jako jsou výtěžnost a složení mléka, vysoce korelují se zastoupením různých bakteriálních druhů v bachoru. Cílem této studie bylo sledování dynamiky ruminálního mikrobiomu v závislosti na prostředí. Během in vivo experimentu jsme zkoumali účinek diety obohacené o isoflavony …víceAbstract:
The complex microbial ecosystem of the rumen has a significant impact on the ruminant host’s health and productivity and some physiological parameters, such as milk yield and composition, are highly correlated with the abundance of various bacterial members of the rumen microbiome. The aim of this study was to monitor the ruminal microbiome dynamics depending on the environment. During the in vivo …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 8. 2018
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/tbiag/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 15. 1. 2019
- Vedoucí: doc. Mgr. Tomáš Kašparovský, Ph.D.
- Oponent: doc. RNDr. Ivan Rychlík, Ph.D., doc. Mgr. Monika Vítězová, Ph.D.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasarykova univerzita
Přírodovědecká fakultaDoktorský studijní program / obor:
Biochemie (čtyřleté) / Biochemie
Práce na příbuzné téma
-
Estimating the copy-number of chromosomes using next-generation sequencing data
Peter Guman -
Software for the detection of strand bias from the next-generation sequencing data
Alexandra Skysľaková -
Bioinformatics methods to connect the methylation data from profiling microarrays and next-generation sequencing
Siarhei Paliavoi -
Analýza panelu genů modifikujících průběh onemocnění cystické fibrózy pomocí technologie Nová generace sekvenování (Next generation sequencing; NGS)
Jan Tuček -
Nová generace sekvenování (Next generation sequencing; NGS) v molekulární diagnostice arytmogenních onemocnění
Iva Synková -
Metoda Next Generation Sequencing (NGS) a její využití v laboratoři klinické genetiky
Tereza Žáková -
Multiplexní amplifikace specifických cílových sekvencí a jejich následné resekvenování za využití platformy sekvenování nové generace (next-generation sequencing, NGS), aplikace v molekulárně genetické diagnostice cystické fibrózy
Marie Kývalová -
Analýza patogenních genetických variant u dětí s mentálními retardacemi pomocí metod komparativní genomové hybridizace na mikročipech (array-CGH) a sekvenování "nové generace" (NGS)
Markéta Wayhelová