Comparative efficiency of various fats rich in medium-chain fatty acids to suppress ruminal methanogenesis as measured with RUSITEC
Notice bibliographique
Résumé
A RUSITEC apparatus equipped with eight fermenters was used to investigate the effects of seven different fats with high proportions of medium-chain fatty acids (C 8:0 –C 16:0 ) supplied at a level of 53 g kg −1 DM. In detail, coconut oil, palm kernel oil, palm oil, tallow, milk fat and two types of canola oils, both genetically enriched with lauric acid, were compared with a diet supplemented with prilled fat. The prilled fat was selected from three different rumen-protected fats in a preliminary experiment as the least effective one regarding methane release. Palm kernel oil, coconut oil and one of the canola oils significantly (P < 0.05) decreased methane release, methanogens and ciliates whereas the other fats had only minor effects. With the use of the three effective fats, NDF degradation was also suppressed (P < 0.05), but the rumen fluid concentration of volatile fatty acids remained unchanged. However, at constant acetate proportion, butyrate proportion increased (P < 0.05) at the expense of propionate. Apart from a high proportion of lauric and myristic fatty acids in the fatty acid composition, complete melting at rumen fluid temperature seems to support the ability of some fats to reduce methanogenesis and to suppress methanogens and ciliates. Key words: Methane, fats, medium-chain fatty acids, laurate canola, fermentation, ruminants
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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) | 0,001 | 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 ».