Effects of moist heat treatment on ruminal nutrient degradability of sunflower seed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A study was conducted to determine the effects of moist heat treatment (autoclaving at 127 °C with a steam pressure of 117 kPa for 10, 20 and 30 min) of sunflower seed on crude protein (CP) fractions, ruminal dry matter (DM) and CP degradabilities, and ruminal disappearance of amino and fatty acids. Two ruminally fistulated cows were used in a randomised complete block design. Heating of sunflower seed decreased soluble protein and increased neutral detergent‐insoluble protein, with little effect on acid detergent‐insoluble protein. Results of the in sacco study showed that moist heat treatment decreased (cubic effect, P < 0.05) ruminal degradability of DM and CP of sunflower seed. Ruminal undegraded CP of raw sunflower seed was low (84 g kg−1 of CP) and increased (cubic effect, P < 0.05) by 139, 143 and 164% as the heating time increased from 0 to 10, 20 and 30 min respectively. Ruminal disappearance of all amino acids (following 12 h of incubation) was greater (P < 0.05) for raw than for heated sunflower seed. Similar results were also observed for ruminal disappearance of fatty acids. It was concluded that moist heat treatment decreased ruminal DM and CP degradability of sunflower seed (by 17 and 19% respectively) and thus increased the concentrations of amino acids and polyunsaturated fatty acids available for digestion in the small intestine. Copyright © 2003 Society of Chemical Industry
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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 ».