MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1999175506 · doi:10.1002/jsfa.3652

Nutrient variation and availability of wheat DDGS, corn DDGS and blend DDGS from bioethanol plants

2009· article· en· W1999175506 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistillers grainsChemistryBiofuelNutrientFood scienceEthanol fuelAgronomyBiologyBiotechnologyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: The dramatic increase in bioethanol production in Canada has resulted in millions of tonnes of different types of new co‐products: wheat dried distillers grains with solubles (DDGS), corn DDGS and blend DDGS (e.g. wheat:corn=70:30). There is an urgent need to systematically evaluate the nutritive value of different types of DDGS. Little research has been conducted to determine the magnitude of the differences in nutritive value among wheat DDGS, corn DDGS and blend DDGS and between different bioethanol plants. The objectives of this study were to compare different types of DDGS and different bioethanol plants in terms of: (1) chemical profiles; (2) mineral concentrations of sulfur (S), calcium (Ca) and phosphorus (P); (3) protein and carbohydrate subfractions associated with different degradation rates; (4) digestible component nutrients and energy values; and (5) in situ rumen availability of each DDGS component. RESULTS: The results showed that chemical profiles differed among wheat DDGS, corn DDGS and blend DDGS. Mineral profiles were different among the three types of DDGS with wheat DDGS lower in S (3.9 vs. 7.2 g kg −1 DM), higher in Ca (1.8 vs. 0.5 g kg −1 DM) and P (9.1 vs. 7.7 g kg −1 DM) than corn DDGS, but similar to blend DDGS. Wheat DDGS had the lowest and corn DDGS had the highest energy values (TDN, DE 3X , ME 3X , NEL 3X for dairy; NE m and NE g beef cattle) while blend DDGS was in between. Wheat DDGS was lower in the intermediately degradable CP fraction (PB2: 277 vs. 542 g kg −1 CP) and higher in the rapidly non‐protein degradable fraction (163 vs. 114 g kg −1 CP) and slowly degradable CP fraction (PB3: 512 vs. 279 g kg −1 CP) than corn DDGS, but similar to blend DDGS. For carbohydrate subfractions, wheat DDGS was higher in non‐structural carbohydrate fraction (NSC: 483 vs. 184 g kg −1 CHO), higher in highly degradable free sugars fraction (CA: 359 vs. 91 g kg −1 CHO), higher in unavailable CHO (CC: 204 vs. 142 g kg −1 CHO), similar in rapidly degradable CHO fraction (average 108 g kg −1 CHO), lower in intermediately degradable CHO (CB2: 313 vs. 674 g kg −1 CHO) than corn DDGS. Wheat DDGS had higher in situ CP degradability and lower NDF degradability than corn DDGS, but similar degradability to blend DDGS. CONCLUSION: Among the three types of DDGS, they differed in chemical characterisation, mineral concentration (S, Ca, P), estimated energy values for both beef and dairy cattle, protein and carbohydrate subfractions, in situ degradability. Bioethanol plants also had significant impact on nutritive value of DDGS. The energy values (DE 3X , ME 3X , NEL 3X , NE m and NE g ) in wheat DDGS were similar to wheat and corn suggesting wheat DDGS as an alternative to wheat and corn in dairy and beef diets. The energy values (DE 3X , ME 3X , NEL 3X , NE m and NE g ) in corn DDGS were significantly higher than in corn, indicating that corn DDGS is superior to corn in dairy and beef diets. The energy values (DE 3X , ME 3X , NEL 3X , NE m and NE g ) in the blend DDGS were higher than that in wheat DDGS but similar to corn DDGS, suggesting blend DDGS as an alternative to corn and superior to wheat and wheat DDGS in dairy and beef diets. Copyright © 2009 Society of Chemical Industry

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle