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Enregistrement W2002016147 · doi:10.3168/jds.2011-4718

Effects of replacing canola meal as the major protein source with wheat dried distillers grains with solubles on ruminal function, microbial protein synthesis, omasal flow, and milk production in cows

2012· article· en· W2002016147 sur OpenAlexaff
Gwinyai E Chibisa, David A. Christensen, T. Mutsvangwa

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistillers grainsLatin squareDry matterChemistryCanolaFood scienceTotal mixed rationSoybean mealSilageRumenAnimal scienceMealForageNutrientFermentationBiologyAgronomyIce calvingLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to determine the effects of replacing canola meal (CM) as the major protein source with wheat-based dried distillers grains with solubles (W-DDGS) on ruminal fermentation, microbial protein production, omasal nutrient flow and animal performance. Eight lactating dairy cows were fed in a replicated 4 × 4 Latin square design with 28-d periods (20 d of dietary adaptation and 8 d of measurements). Four cows in one Latin square were ruminally cannulated for measurements of ruminal fermentation characteristics and flow of nutrients at the omasal canal. Cows were fed either a standard barley silage-based total mixed ration containing CM as the major protein supplement (0% W-DDGS, control) or diets formulated to contain 10, 15, and 20% W-DDGS (dry matter basis), with W-DDGS replacing primarily CM. Diets were isonitrogenous (18.9% crude protein) and contained 3.0, 3.2, 3.5, and 3.7% ether extract for 0, 10, 15, and 20% W-DDGS, respectively. Diets contained 50% forage and 50% concentrate. Inclusion of W-DDGS linearly increased dry matter intake (29.5, 31.2, 30.2, and 31.9 kg/d for 0, 10, 15, and 20% W-DDGS, respectively). The addition of W-DDGS in place of CM resulted in a 1.2- to 1.8-kg increase in milk yield (42.9, 44.7, 44.1, and 44.5 kg/d for 0, 10, 15, and 20% W-DDGS); however, a quadratic change in feed efficiency (i.e., milk yield/DM intake) occurred as the dietary level of W-DDGS increased. Treatments did not differ for milk fat, protein, and lactose concentrations; however, quadratic changes were observed in milk yields of fat (1.48, 1.56, 1.62, and 1.55 kg/d for 0, 10, 15, and 20% W-DDGS, respectively), protein (1.44, 1.46, 1.49, and 1.42 kg/d) and lactose (1.96, 2.02, 2.09, and 1.93 kg/d). Ruminal fermentation characteristics did not change except that the inclusion of 20% W-DDGS resulted in a decrease and a tendency for a decrease in molar concentrations of isobutyrate and total volatile fatty acids, respectively. Omasal flow of total bacterial nonammonia N (NAN) and bacterial efficiency (g of total bacterial NAN flow/kg of organic matter truly digested in the rumen) were not different among diets; however, feeding W-DDGS resulted in a quadratic increase in nonammonia nonbacterial N flow at the omasal canal (271, 318, 336, and 311 g/d for 0, 10, 15, and 20% W-DDGS, respectively). These data indicate that W-DDGS can substitute for CM as the major protein source in dairy cow diets without negatively affecting ruminal fermentation, microbial protein production, and omasal nutrient flow, and can potentially increase dry matter intake and milk yield.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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