Effect of feeding linseed oil in diets differing in forage to concentrate ratio: 2. Milk lactone profile
Notice bibliographique
Résumé
Lactones are important contributors to the flavour and aroma of milk and dairy products. This study was conducted to evaluate the effects of dietary linseed oil (LO) and forage to concentrate ratio on milk lactone profile. Twenty four Holstein cows were used during a 4-week feeding trial in a randomised complete block design. Cows were fed diets containing 30% (LC) or 70% (HC) concentrate, and 0% (NLO) or 3% LO in a 2×2 factorial arrangement of treatments. Milk lactone profile was evaluated using the solid phase microextraction technique. The highest levels of δ-lactones (δ-6:0, δ-8:0, δ-10:0, and δ-12:0) were found with the LC/NLO diet. These concentrations were then decreased when cows received either a high level of concentrate or supplemental LO, but these effects were not additive (interaction of LO by concentrate, P<0·01). An interaction of LO by concentrate (P<0·01) was also noted on milk γ-12:0 for which the highest concentration was observed when supplementing LO in HC diet, while no effect was apparent when LO was added in LC diet. Moreover, feeding HC increased the level of γ-12:1 in milk as compared with LC, while LO had no effect on this γ-lactone. Finally, γ-12:2 was not detected in any of the milk samples studied. Organoleptic properties of milk were evaluated in a triangle test showing that a significant number of assessors perceived a difference between milk from cows fed LC/NLO as compared with milk from cows fed HC/LO. The sensory evaluation was completed by a ranking test where the intensities of fresh lactic, foreign and global flavours were not different between treatments. In conclusion, feeding LO in HC diet modified milk lactone profile with a shift toward more γ- and less δ-lactones as compared with LC diet not supplemented with LO. A difference was perceived in a triangle test between milk from these two treatments, but the sensory attributes responsible for this difference have not been identified in the current trial.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».