The Effect of Fibrolytic Enzymes Sprayed onto Forages and Fed in a Total Mixed Ratio to Lactating Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effect of spraying different combinations of fibrolytic enzymes onto forages on their nutritive value for lactating cows. Holstein cows were fed a TMR consisting of 30% corn silage, 15% alfalfa hay, and 55% concentrate (dry matter basis). During a 12-wk treatment period, the forages were treated with no enzymes (control), cellulase D and sultanas B, or cellulase D and xylanase C. Enzymes were diluted in water and sprayed onto the forages while mixing. Both combinations of enzymes supplied similar amounts of fibrolytic activity based on classical enzyme assays conducted at 50 degrees C. Cows fed forages treated with cellulase D and xylanase B tended to produce more 3.5% FCM (+2.5 kg/d) than did cows fed the untreated forages. Dry matter intake, milk production, milk fat, and milk protein were unaffected by treatment. In vitro production of gas from forages treated with enzymes was greater than from untreated forage, but 96-h volatile fatty acid production was not different among treatments. With an alternative enzyme assay based on the depolymerization of dyed substrate at 40 degrees C, activity of xylanase C was greatest at a pH of 6.5 but was substantially reduced as the pH of the assay was decreased. In contrast, xylanase B showed highest activity at pH 5 and enzyme activity was twice that of xylanase B at pH 5.5 and 6. Overall, the results of this study provide more evidence that fibrolytic enzymes can be used to improve milk production in lactating cows.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».