Ruminal Lipopolysaccharide Concentration and Inflammatory Response During Grain-Induced Subacute Ruminal Acidosis in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The effects of grain-induced subacute ruminal acidosis (SARA) in lactating dairy cows on free ruminal lipopolysaccharide (LPS) and indicators of inflammation were determined. Four mid lactation dairy cows were divided into 2 groups of 2 cows and used in a repeated switchover design. During each period, SARA was induced in 2 animals for 5 subsequent days by replacing 25% of their total mixed ration (dry matter basis) with a concentrate made of 50% wheat and 50% barley. The other 2 cows acted as controls and were fed a total mixed ration diet in which 44% of dry matter was concentrate. On average, inducing SARA did not affect milk composition, increased the duration of rumen pH below 5.6 from 187 to 309 min/d, and increased free ruminal LPS concentration from 24,547 endotoxin units (EU)/mL to 128,825 EU/mL. Averaged across treatments, milk fat yield and milk protein yield were 0.66 and 1.00 kg/d, respectively. Rumen pH and milk fat data suggest that control cows also experienced ruminal acidosis, albeit a milder form of this disease than SARA cows. Serum LPS concentration in both control and SARA cows was less than the detection limit of <0.01 EU/mL for the assay. Induction of SARA elevated serum amyloid A concentration from 286.8 to 498.8 mug/mL, but did not affect other markers of inflammation including haptoglobin, fibrinogen, serum copper, or white blood cells. These results suggest that grain-induced SARA in mid lactation dairy cows increases the lysis of gram-negative bacteria and activates an inflammatory response.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».