Review: Current knowledge on mammary blood flow, mammary uptake of energetic precursors and their effects on sow milk yield
Notice bibliographique
Résumé
Dietary availability of nutrients to the mammary gland is a major limiting factor for sow milking potential. Nutrient availability to the udder is estimated by measuring mammary arteriovenous differences, which are affected by blood flow as well as circulating concentrations of nutrients. Mammary blood flow can be measured either directly or indirectly. Even though it is influenced by numerous factors, such as time since feeding, postural behavior, vasoactive substances, ambient temperature and litter size, authors report that the amount of plasma required to produce 1 kg of milk for a litter of 12 pigs ranges from 490 to 1050 L at peak lactation. Blood glucose is the major precursor for lactose synthesis and reported extraction rates of glucose by the mammary gland vary between 20 and 31%. Other metabolic precursors, such as triglycerides, phospholipids, acetate, propionate and lactate are also used for milk synthesis. There exists a discrepancy between estimates of energetic efficiency depending on the type of study conducted (metabolism vs. mammary balance). Endocrine status of the sow may affect mammary nutrient availability. There still exists a gap in our knowledge on relative mammary uptakes of energetic compounds other than glucose and on glucose transporter systems in porcine mammary tissue. The need for such information is of particular importance due to the increased milking demands currently made on lactating sows. Key words: Blood flow, lactation, mammary gland, nutrient uptake, sows
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».