Effects of essential oils from medicinal plants acclimated to Benin on <i>in vitro</i> ruminal fermentation of <i>Andropogon gayanus</i> grass
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plants from West Africa commonly used in both human and veterinary medicine contain various secondary metabolites. However, their potential in mitigating ruminal methane production has not been explored. This study examined the effects of seven essential oils (EOs) from plants acclimated to Benin at four dosages (100, 200, 300 and 400 mg L(-1)), on in vitro rumen microbial fermentation and methane production using Andropogon gayanus grass as a substrate. RESULTS: Compared to control, Laurus nobilis (300-400 mg L(-1) ), Citrus aurantifolia (300-400 mg L(-1)) and Ocimum gratissimum (200-400 mg L(-1)) decreased (P < 0.05) methane production (mL g(-1) DM) by 8.1-11.8%, 11.9-17.8% and 7.9-30.6%, respectively. Relative to the control, reductions in methane (mL g(-1) DM) of 11.4%, 13.5% and 14.2% were only observed at 400 mg L(-1) for Eucalyptus citriodora, Ocimum basilicum and Cymbopogon citratus, respectively. These EOs lowered methane without reducing concentrations of total volatile fatty acids or causing a shift from acetate to propionate production. All EOs (except M. piperita) reduced (P < 0.05) apparent dry matter (DM) disappearance of A. gayanus. CONCLUSIONS: The current study demonstrated that EOs from plants grown in Benin inhibited in vitro methane production mainly through a reduction in apparent DM digestibility.
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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 ».