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Enregistrement W2078841607 · doi:10.1021/jf3009487

Use of a Dry Fractionation Process To Manipulate the Chemical Profile and Nutrient Supply of a Coproduct from Bioethanol Processing

2012· article· en· W2078841607 sur OpenAlexaff
Xuewei Zhang, E. Beltranena, Colleen Christensen, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoproductFractionationDistillers grainsChemistryNutrientBiofuelFood scienceChromatographyBiotechnologyBiologyOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With an available processing technology (fractionation), coproducts from bioethanol processing (wheat dried distillers grains with solubles, DDGS) could be fractionated to a desired/optimal chemical and nutrient profile. There is no study, to the author's knowledge, on manipulating nutrient profiles through fractionation processing in bioethanol coproducts in ruminants. The objectives of this study were to investigate the effect of fractionation processing of a coproduct from bioethanol processing (wheat DDGS) on the metabolic characteristics of the proteins and to study the effects of fractionation processing on the magnitude of changes in chemical and nutrient supply to ruminants by comparing chemical and nutrient characterization, in situ rumen degradation kinetics, truly absorbed protein supply, and protein degraded balance among different fractions of coproduct of wheat DDGS. In this study, wheat DDGS was dry fractionationed into A, B, C, and D fractions according to particle size, gravity, and protein and fiber contents. The results showed that the fractionation processing changed wheat DDGS chemical and nutrient profiles. NDF and ADF increased from fraction A to D (NDF, from 330 to 424; ADF, from 135 to 175 g/kg DM). Subsequently, CP decreased (CP, from 499 to 363 g/kg DM), whereas soluble CP, NPN, and carbohydrate increased (SCP, from 247 to 304 g/kg CP; NPN, from 476 to 943 g/kg SCP; CHO, from 409 to 538 g/kg DM) from fraction A to D. The CNCPS protein and carbohydrate subfractions were also changed by the fractionation processing. Effective degradability of DM and CP and total digestible protein decreased from fraction A to D (EDDM, from 734 to 649; EDCP, from 321 to 241; TDP, from 442 to 312 g/kg DM). Total truly absorbed protein in the small intestine decreased from fraction A to D (DVE value, from 186 to 124 g/kg DM; MP in NRC-2001, from 193 to 136 g/kg DM). Degraded protein balance decreased from wheat DDGS fractions A-D (DPB in the DVE/OEB system, from 245 to 161 g/kg DM; DPB in NRC-2001, from 242 to 158 g/kg DM). The fractionation processing had a great impact on the chemical and nutrition profiles. Total truly digested and absorbed protein supply and degraded protein balance were decreased. The processing relatively optimized the protein degraded balance of the coproducts to dairy cattle. Compared with the original wheat DDGS (without fractionation), fractionation processing decreased truly absorbed protein supply of DVE and MP values. In conclusion, fractionation processing can be used to manipulate the nutrient supply and N-to-energy degradation synchronization ratio of coproducts from bioethanol processing. Among the fractions, fraction A was the best in terms of its highest truly absorbed protein DVE and MP values. Fractionation processing has great potential to fractionate a coproduct into a desired and optimal chemical and nutrient profile. To the author's knowledge, this is the first paper to show that with fractionation processing, the coproducts from bioethanol processing (wheat DDGS) could be manipulated to provide a desired/optimized nutrient supply to ruminants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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