Effects of an exogenous enzyme preparation on microbial protein synthesis, enzyme activity and attachment to feed in the Rumen Simulation Technique (Rusitec)
Notice bibliographique
Résumé
The effects of an exogenous enzyme preparation, the application method and feed type on ruminal fermentation and microbial protein synthesis were investigated using the rumen simulation technique (Rusitec). Steam-rolled barley grain and chopped alfalfa hay were sprayed with water (control, C), an enzyme preparation with a predominant xylanase activity (EF), or autoclaved enzyme (AEF) 24 h prior to feeding, or the enzyme was supplied in the buffer infused into the Rusitec (EI). Microbial N incorporation was measured using (15NH4)2SO4 in the buffer. Spent feed bags were pummelled mechanically in buffer to segregate the feed particle-associated (FPA) and feed particle-bound (FPB) bacterial fractions. Enzymes applied to feed reduced neutral-detergent fibre content, and increased the concentration of reducing sugars in barley grain, but not alfalfa hay. Ruminal cellulolytic bacteria were more numerous with EF than with C. Disappearance of DM from barley grain was higher with EF than with C, but alfalfa was unaffected by EF. Treatment EF increased incorporation of 15N into FPA and FPB fractions at 24 and 48 h. In contrast, AEF reduced the 24 h values, relative to C; AEF and C were similar at 48 h. Infused enzyme (EI) did not affect 15N incorporation. Xylanase activity in effluent was increased by EF and EI, compared to C, but not by AEF. Xylanase activity in FPA was higher at 48 h than at 24 h with all treatments; it was higher with EF than C at 24 and 48 h, but was not altered by AEF or EI. Applying enzymes onto feeds before feeding was more effective than dosing directly into the artificial rumen for increasing ruminal fibrolytic activity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».