Assessing protein availability of different bioethanol coproducts in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Bioethanol production has led to the production of considerable quantities of different coproducts. Variation in nutrient profiles as well as nutrient availability among these coproducts may lead to an imbalance in the formulation of diets. The objectives of this study were to fractionate protein and carbohydrates by an in situ approach, to determine ruminal availability of nutrients for microbial protein synthesis and to determine protein availability to dairy cattle for three types of dried distiller's grains with solubles (DDGS; 100% wheat DDGS (WDDGS); DDGS blend1 (BDDGS1, corn to wheat ratio 30 : 70); DDGS blend2 (BDDGS2, corn to wheat ratio 50 : 50)) and for different batches within DDGS type using the 2010 DVE/OEB protein evaluation system. The results indicated that all DDGS types are quantitatively good sources of true protein digested and absorbed in the small intestine (DVE values; 177, 184 and 170 g/kg dry matter (DM) for WDDGS, BDDGS1 and BDDGS2, respectively). Rumen degraded protein balances (OEB) values were 159, 82, 65 g/kg DM in WDDGS, BDDGS1 and BDDGS2, respectively. Despite the differences in ruminal availability of nutrients among the different batches of DDGS, the DVE values only differed between the batches of BDDGS1 (194 v. 176 g/kg DM). In conclusion, when DDGS is included in the rations of dairy cattle, variation in its protein value due to factors such as DDGS batch should be taken into consideration.
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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) | 0,000 | 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 ».