An emerging method for rapid characterization of feed structures and feed component matrix at a cellular leveland relation to feed quality and nutritive value
Notice bibliographique
Résumé
Feed quality, feed characteristics, nutrient utilization and digestive behaviour are closely related to: (i) total feed composition, (ii) feed intrinsic structures, and (iii) biological component matrix (such as protein to starch matrix, protein to carbohydrate matrix). Conventional "wet" chemical analysis can determine total chemical composition, but fails to detect the feed intrinsic structures and biological component matrix due to destruction of feed samples during the processing for chemical analysis and the "wet" chemical analysis cannot link structural information to chemical information within intact feed tissue. Recently, advanced synchrotron-based Fourier transform infrared (FTIR) microspectroscopy has been developed as a non-destructive and non-invasive structural-chemical analytical technique. This technique can link chemical information to structural information of biological samples within intact tissue within cellular dimensions. It can provide four kinds of information simultaneously: tissue composition, tissue structure, tissue chemistry and tissue environment. However, this novel technique has been found mainly for medical science research, extremely rare for feed science and nutrition research. The objective of this review article was to illustrate synchrotron-based FTIR microspectroscopy as a novel research tool for rapid characterization of feed structures at a cellular level and for detection of chemical features and molecular chemical make-up of feed biological component matrix and nutrient interaction. The emphasis of this article was to show that feed structural-chemical features at a cellular level are closely related to feed characteristics, feed quality and nutritive value in animals. The synchrotron-based technology will provide us with a greater understanding of the plant-animal interface.
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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) | 0,001 | 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 ».