A generic multi-stage compartmental model for interpreting gas production profiles
Notice bibliographique
Résumé
The gas production technique has become a key tool in feed evaluation and rumen fermentation studies. The value of the technique relies on modelling experimental data to obtain estimates of rumen degradation parameters. One of the first models used to describe gas production profiles was the simple exponential equation, although it has some important limitations when applied to gas production curves: (1) the intercept is positive, (2) only fits diminishing returns profiles, and (3) models gas per se (i.e. fails to link gas production to substrate degradation). The first limitation is overcome mathematically by re-parameterisation, making the intercept zero. The second limitation can be resolved by introducing a discrete lag to mimic sigmoidicity or by using sigmoidal functions. The third limitation is overcome by modelling substrate degradation from gas production profiles, so that equations are derived from mechanistic principles, and all parameters have biological meaning. The link between substrate degradation and gas production allows for extent of substrate degradation in the rumen to be determined for a given passage rate. Several multi-phase models have been proposed, but these were originally derived empirically and assumptions made a posteriori. Based on the conceptual difference between stage and phase, a multi-stage approach is proposed, a generic model presented and the accompanying equations derived. A two-stage model with four pools (substrate, intermediate products, fermentation end-products and by-products such as fermentation gas) is illustrated. An interpretation of the breakdown of polysaccharides to monosaccharides (first stage) and the fermentation of these monosaccharides to yield gas and other products (VFA and microbial matter) (second stage) is presented. Gas production profiles were used to demonstrate fitting the two-stage model and to consider its ability to describe gas production curves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».