Effects of feeding propylene glycol on dry matter intake, lactation performance, energy balance and blood metabolites in early lactation dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to evaluate effects of feeding propylene glycol (PG) on feed intake, milk yield and milk composition, blood metabolites and energy balance in Holstein dairy cows from 1 to 63 days in milk. Thirty-two multiparous cows, blocked by lactation number, previous 305-day milk production and expected calving date, were arranged into four groups in a randomized block design. Treatments were: control, low PG, medium PG and high PG with 0, 150, 300 and 450 ml PG per cow per day, respectively. The supplement of food grade PG (0.998 g/g PG) was hand-mixed into the top one-third of the daily ration. Cows were fed ad libitum a total mixed ration consisting of forage and concentrate (50 : 50, dry matter basis). Feed intake, milk yield and milk components were not affected (P > 0.05) by PG supplementation. Overall, body weight (BW) loss tended (P < 0.08) to be linearly reduced, and energy status was linearly improved with increasing PG supplementation. Concentrations of glucose in plasma were higher for cows fed PG relative to control (55.6 v. 58.9 mg/dl) and linearly increased (P < 0.01) with increasing PG supplementation. Plasma concentrations of non-esterified fatty acids and beta-hydroxybutyrate were linearly increased, but urine acetoacetate concentration was quadratically changed with the highest for control diet and the lowest for 450 ml/day of PG. These results indicated that supplementation of PG in the early lactating cow diets had minimal effects on feed intake and milk production, but may potentially reduce contents of milk fat and milk protein. Supplementation of early lactating dairy cow diets with PG is beneficial in terms of improving energy status and reducing BW loss.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».