Quantification of organic acids in ruminal in vitro batch culture fermentation supplemented with fumarate using a herb mix as a substrate
Notice bibliographique
Résumé
Two 24 h in vitro batch culture experiments were conducted to investigate the effects of fumarate addition (10 mmol L−1) on the ruminal fermentation parameters of selected medicinal herbs, and the effects of different doses of fumarate (0, 10, or 30 mmol L−1) on ruminal metabolism of organic acids when a high-concentrate diet (meadow hay and barley grain, 400/600, w/w) was supplemented with a mix of medicinal herbs (Artemisia absinthium L., Melissa officinalis L., Malva sylvestris L., Matricaria chamomilla L., Plantago lanceolata L., Foeniculum vulgare Mill., and Althaea officinalis L.). Depending on the concentration, fumarate treatment decreased methane production (by 10–11%) and increased propionate proportions (by 5–13%) with high-concentrate diets. The organic acid (fumaric, succinic, malic, and lactic acid) concentrations in the batch culture were measured at intervals of 0, 4, 6, 12, and 24 h. The time and organic acid concentrations with 10 mmol L−1 fumarate were well correlated (R 2 = 0.846). The amount of succinate was accumulated and metabolized more slowly than that of fumarate (>24 h). The addition of fumarate and a herb mix could positively influence in vitro ruminal fermentation parameters of high-concentrate diets by increasing the levels of propionate and succinate as well as the pH, and by decreasing of methane emissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».