Inclusion of Flaxseed in Hay‐ and Barley Silage Diets Increases Alpha‐Linolenic Acid in Cow Plasma Independent of Forage Type
Notice bibliographique
Résumé
Feeding flaxseed to cattle may be a means of increasing omega-3 fatty acid levels in ruminant products, but possible interactions with conserved forages have not been investigated. Twelve Holstein cows were used in a replicated 4 × 4 Latin Square experiment. Cows were fed one of four 50:50 forage:concentrate diets (DM basis): hay (hay control, HC), hay plus 15% ground flaxseed (hay-flaxseed, HF), barley silage (silage control, SC), and barley silage plus 15% ground flaxseed (silage-flaxseed, SF). Plasma concentrations of alpha-linolenic acid (ALA) did not differ between SC and HC diets. Flaxseed increased ALA (P < 0.05), but levels were not influenced by forage type. Flaxseed slightly increased 18:2n-6 (P < 0.05) and some n-6 and n-3 elongation and desaturation products, particularly arachidonic acid (ARA) and eicosapentaenoic acid (EPA). Flaxseed also increased C18:0 (P < 0.05) with this increase being greater (P < 0.01) for cows fed SF than HF. Feeding flaxseed also increased plasma C18:1-trans isomers (P < 0.01), predominantly vaccenic acid (VAA, 18:1-t11), with this increase being greater (P < 0.05) in cows fed HF than SF. Although conjugated linoleic acid (CLA) was increased (P < 0.001) with flaxseed it was not influenced by forage type (P = 0.06). Overall, feeding flaxseed increased plasma ALA, EPA, ARA and CLA independently of forage type. Feeding flaxseed with silage, however, resulted in more 18:0, while feeding flaxseed with hay resulted in greater accumulations of plasma 18:1-trans isomers mainly in the form of VAA.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».