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Enregistrement W2221099827 · doi:10.3168/jds.2015-9991

Effects of feeding canola meal or wheat dried distillers grains with solubles as a major protein source in low- or high-crude protein diets on ruminal fermentation, omasal flow, and production in cows

2015· article· en· W2221099827 sur OpenAlexafffund
T. Mutsvangwa, D. Kiran, Saman Abeysekara

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanola Council of Canada
Mots-clésLatin squareDistillers grainsDry matterLactoseRumenSoybean mealFood scienceCanolaChemistryMealTotal mixed rationAnimal scienceNeutral Detergent FiberBiologyFermentationLactationIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the effects of feeding canola meal (CM) or wheat dried distillers grains with solubles (W-DDGS) as the major source of protein in diets varying in crude protein (CP) content on ruminal fermentation, microbial protein production, omasal nutrient flow, and production performance in lactating dairy cows. Eight lactating dairy cows were used in a replicated 4×4 Latin square design with 29-d periods (21 d of dietary adaptation and 8 d of measurements) and a 2×2 factorial arrangement of dietary treatments. Four cows in 1 Latin square were ruminally cannulated to allow ruminal and omasal sampling. The treatment factors were (1) source of supplemental protein (CM vs. W-DDGS) and (2) dietary CP content (15 vs. 17%; DM basis). Diets contained 50% forage and 50% concentrate, and were fed twice daily at 0900 and 1600 h as total mixed rations for ad libitum intake. Dry matter intake and milk yield were unaffected by dietary treatments; however, milk yield in cows that were fed CM was numerically greater (+1.1 kg/d) when compared with cows fed W-DDGS. Feeding CM increased milk lactose content compared with feeding W-DDGS. Milk urea nitrogen and ruminal NH3-N concentrations were greater in cows fed the high-CP compared with those fed the low-CP diet. The rumen-degradable protein supply was greater in cows fed the high-CP when compared with those fed the low-CP diet when diets contained CM, whereas rumen-degradable protein supply was lower in cows fed the high-CP when compared with those fed the low-CP diet when diets contained W-DDGS. Total N flow at the omasal canal was not affected by diet; however, omasal flow of NH3-N was greater in cows fed CM when compared with those fed W-DDGS. The rumen-undegradable protein supply was greater in cows fed the low-CP when compared with those fed the high-CP diet when diets contained CM, whereas rumen-undegradable protein supply was lower in cows fed the low-CP when compared with those fed the high-CP diet when diets contained W-DDGS. Omasal flow of fluid-associated bacteria was greater and that of particle-associated bacteria tended to be greater in cows fed CM when compared with those fed W-DDGS; however, omasal flow of total microbial nonammonia N was unaffected by dietary treatment. Omasal flows of threonine and tryptophan were greater, whereas that of histidine and lysine tended to be greater in cows fed CM when compared with those fed W-DDGS. Our results show that when dairy diets are formulated to contain 15 or 17% CP, CM or W-DDGS can be used as the major source of protein and achieve similar levels of milk production.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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