Evaluation of models to predict the stoichiometry of volatile fatty acid profiles in rumen fluid of lactating Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Volatile fatty acids (VFA), produced in the rumen by microbial fermentation, are the main energy source for ruminants. The VFA profile, particularly the nonglucogenic (acetate, Ac; butyrate, Bu) to glucogenic (propionate, Pr) VFA ratio (NGR), is associated with effects on methane production, milk composition, and energy balance. The aim of this study was to evaluate extant rumen VFA stoichiometry models for their ability to predict in vivo VFA molar proportions. The models were evaluated using an independent data set consisting of 101 treatments from 24 peer-reviewed publications with lactating Holstein cows. All publications contained a full diet description, rumen pH, and rumen VFA molar proportions. Stoichiometric models were evaluated based on root mean squared prediction error (RMSPE) and concordance correlation coefficient (CCC) analysis. Of all models evaluated, the 1998 Friggens model had the lowest RMSPE for Ac and Bu (7.2 and 20.2% of observed mean, respectively). The 2006 Bannink model had the lowest RMSPE and highest CCC for Pr (14.4% and 0.70, respectively). The 2008 Bannink model had comparable predictive performance for Pr to that of the 2006 Bannink model but a larger error due to overall bias (26.2% of MSPE). The 1982 Murphy model provided the poorest prediction of Bu, with the highest RMSPE and lowest CCC (24.6% and 0.15, respectively). The 1988 Argyle and Baldwin model had the highest CCC for Ac with an intermediate RMSPE (0.47 and 8.0%, respectively). The 2006 Sveinbjörnsson model had the highest RMSPE (13.9 and 34.0%, respectively) and lowest CCC (0.31 and 0.40, respectively) for Ac and Pr. The NGR predictions had the lowest RMSPE and highest CCC in the 2 models of Bannink, whereas the lowest predictive performance was in the 2006 Sveinbjörnsson model. It appears that the type of VFA produced is not a simple linear relationship between substrate inputs and pH as currently represented. The analysis demonstrates that most rumen VFA stoichiometric approaches explain a large part of the variation in VFA molar proportions among diets, in particular for Ac, whereas predictive power for Pr and Bu differ largely among approaches. The move toward feed evaluation systems based on animal response might necessitate an improved representation of rumen fermentation, focused on improving our understanding of VFA proportions in diets that vary from the mean.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».