Effect of feeding high-temperature, microtime-treated diets with different lipid sources on conjugated linoleic acid formation in finishing Hanwoo steers1
Notice bibliographique
Résumé
The present study was conducted to examine the effects of different plant oils or plant oil mixtures and high-temperature, microtime processing (HTMT) on the CLA content in Hanwoo steers. Experiment 1, consisting of 3 in vitro trials, was conducted to determine how the biohydrogenation of C18 fatty acids and CLA production were affected by fat sources (tallow, soybean oil, linseed oil, or mixtures of soybean oil and linseed oil) or HTMT treatment in the rumen fluid. The results showed that HTMT was capable of protecting unsaturated fatty acids from biohydrogenation by ruminal bacteria. The HTMT-treated diet containing 4% linseed oil (LU) and a supplement containing 2% linseed oil and 1% soybean oil treated with HTMT + 1% soybean oil (L(2)S(1)U+S(1)) produced an increased quantity of trans-11 C18:1 and cis-9, trans-11 CLA, and a reduced quantity of trans-10, cis-12 CLA. Based on these results, in vivo studies (Exp. 2) were conducted with LU and L(2)S(1)U+S(1). These 2 treatments increased the content of cis-9, trans-11 CLA in LM compared with the control diet. The content of trans-10, cis-12 CLA in subcutaneous fat was also increased in the L(2)S(1)U+S(1) treatment compared with other treatments. The subcutaneous fat thickness in the LU treatment was decreased compared with the L(2)S(1)U+S(1) treatment. The LU treatment significantly decreased fatty acid synthase expression but simultaneously increased leptin expression. In this report, we showed that diets containing LU and L(2)S(1)U+S(1) were capable of increasing CLA in the intramuscular fat of beef.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».