Effects of presynchronization and postinsemination treatments on pregnancy rates to a timed breeding Ovsynch protocol in dairy cows and heifers
Notice bibliographique
Résumé
This study examined two strategies to improve pregnancy rate (PR) following Ovsynch timed artificial insemination (TAI) for lactating dairy cows (n = 225) and nulliparous heifers (n = 87). Animals were assigned randomly to receive one of three treatments: Ovsynch protocol (GnRH 7 d before and 48 h after one PGF2α treatment), Presynch + Ovsynch (two treatments of PGF2α 14 d apart followed by Ovsynch 14 d later), or Ovsynch + Post-AI GnRH (GnRH 6 d after Ovsynch TAI) for first service breeding. Pregnancy rates among treatments were not different in lactating cows (42.5, 48.0, and 44.9%) or heifers (65.5, 58.6, and 58.6%) for Ovsynch, Presynch + Ovsynch, and Ovsynch + Post-AI, respectively. Cows treated with Ovsynch had lower PR when bred < 76 d in milk (DIM) compared with Presynch + Ovsynch or Ovsynch + Post-AI treatments. In addition, cows and heifers that received Post-AI GnRH had greater progesterone (P4) concentrations on day 21 and day 28 post-TAI than the Ovsynch group. Animals with higher P4 concentrations at initiation of Ovsynch had better PR than those with low P4 concentrations. Presynch animals had a greater proportion of animals with P4 values above 1 ng mL-1 at the initiation of Ovsynch than those animals in the Ovsynch group (74.5 vs. 59.4%). Heifers had lower PR if they were <14.6 mo of age (48.9 vs. 75%) or weighed <380 kg (47.4 vs. 70.8%). Although no significance differences in PR were observed between treatments in cows or heifers, DIM in cows and age and weight in heifers affected PR.Key words: Ovsynch, presynchronization, gonadotropin-releasing hormone, dairy heifer, dairy cow, timed artificial insemination
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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 ».