MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143853239 · doi:10.1017/s0021859614000860

Efficacy of exogenous xylanases for improving<i>in vitro</i>fermentation of forages

2014· article· en· W2143853239 sur OpenAlexaff
Zhixiong He, Lan Yang, Wenzhu Yang, K. A. Beauchemin, Shaoxun Tang, Jun Huang, C.S. Zhou, Xuefeng Han, M. Wang, Jinhe Kang, N. E. Odongo, Zhiliang Tan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylanasePennisetum purpureumRumenFermentationTrichoderma reeseiDry matterFood scienceStoverChemistryAspergillus oryzaeTrichoderma harzianumBeta-glucosidaseCorn stoverPennisetumOryza sativaAgronomyBiologyHydrolysisEnzyme assayEnzymeBotanyBiochemistryCellulaseBiological pest controlCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Batch cultures of mixed rumen micro-organisms were used to evaluate varying enzyme products with high xylanase activity (EPX), four of which were recombinant single xylanase activity developmental enzyme products (EPX1–EPX4, products of xylanase genes derived fromTrichoderma harzianum, Trichoderma reesei, OrpinomycesandAspergillus oryzae, respectively), for their potential to improvein vitroruminal fermentation of three forages [maize (Zea mays) stover (MS), rice (Oryza sativa) straw (RS) and Guimu No. 1 grass (Pennisetum americanum×Pennisetum purpureum, GM)]. The enzyme product EPX5, derived fromTrichoderma longibrachiatum, was used as a positive control that could improvein vitrofermentation of forages. Enzymes were supplied at dose rates of 0 (control), 20 (low), 50 (medium) and 80 (high) enzymic units of xylanase/g of dry matter (DM). There were no interactions between EPX and dose for the fermentation characteristics evaluated. Increasing EPX dose linearly increased gas production (GP) kinetic characters [i.e. asymptotic GP (VF), half time when GP is half of the theoretical maximum GP (t0·5), and initial fractional rate of degradation (FRD0)] and methane (CH4) production from RS and GM at 24 h, and increased degradability of DM at 24 h for MS and RS. A linear increase in degradability of neutral detergent fibre (NDF) of the three forages at 24 h was observed with increasing dose of EPX, but at 48 h only NDF degradability of RS was increased. There were differences in the effects of EPX on degradability of DM and NDF from RS at 24 h, with EPX4 having the highest and EPX1 having the lowest. In addition, increasing EPX dose linearly increased acetate proportion at 24 h and total volatile fatty acids (TVFA) at 48 h in MS. Increasing EPX dose linearly increased TVFA at 24 h, and ammonia-nitrogen (NH3-N) concentration at 48 h in RS. For GM, linear or quadratic effects of dose on acetate and butyrate concentration were observed at 24 and 48 h. The present study indicates that applying EPX to low-quality forages has the potential to improve rumen degradability and utilization. Furthermore, EPX from different sources differed in their effects when applied at the same dose rate, with the responses being forage-specific. For RS, the EPX derived fromA. oryzaeshowed the greatest positive effects on forage degradation; whereas for MS and GM, the source of micro-organism where EPX gene was derived did not affect the degradation, with little difference among the EPX evaluated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Agricultural ScienceMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207