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Enregistrement W2396955345 · doi:10.3168/jds.2016-10917

Effects of dietary crude protein and rumen-degradable protein concentrations on urea recycling, nitrogen balance, omasal nutrient flow, and milk production in dairy cows

2016· article· en· W2396955345 sur OpenAlexaff
T. Mutsvangwa, K.L. Davies, J. J. McKinnon, David A. Christensen

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin squareRumenUreaDry matterAnimal scienceChemistryNitrogen balanceNutrientFecesMealSoybean mealExcretionUrineNitrogenFood scienceBiologyFermentationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine how interactions between dietary crude protein (CP) and rumen-degradable protein (RDP) concentrations alter urea-nitrogen recycling, nitrogen (N) balance, omasal nutrient flow, and milk production in lactating Holstein cows. Eight multiparous Holstein cows (711±21kg of body weight; 91±17d in milk at the start of the experiment) were used in a replicated 4×4 Latin square design with a 2×2 factorial arrangement of dietary treatments and 29-d experimental periods. Four cows in one Latin square were fitted with ruminal cannulas to allow ruminal and omasal sampling. The dietary treatment factors were CP (14.9 vs. 17.5%; dry matter basis) and RDP (63 vs. 69% of CP) contents. Dietary RDP concentration was manipulated by including unprocessed or micronized canola meal. Diet adaptation (d 1-20) was followed by 8d (d 21-29) of sample and data collection. Continuous intrajugular infusions of [(15)N(15)N]-urea (220mg/d) were conducted for 4d (d 25-29) with concurrent total collections of urine and feces to estimate N balance and whole-body urea kinetics. Proportions of [(15)N(15)N]- and [(14)N(15)N]-urea in urinary urea, and (15)N enrichment in feces were used to calculate urea kinetics. For the low-CP diets, cows fed the high-RDP diet had a greater DM intake compared with those fed the low-RDP diet, but the opposite trend was observed for cows fed the high-CP diets. Dietary treatment had no effect on milk yield. Milk composition and milk component yields were largely unaffected by dietary treatment; however, on the low-CP diets, milk fat yield was greater for cows fed the low-RDP diet compared with those fed the high-RDP diet, but it was unaffected by RDP concentration on the high-CP diets. On the high-CP diets, milk urea nitrogen concentration was greater in cows fed the high-RDP diet compared with those fed the low-RDP diet, but it was unaffected by RDP concentration on the low-CP diets. Ruminal NH3-N concentration tended to be greater in cows fed the high-CP diet compared with those fed the low-CP diet, and it was greater in cows fed the high-RDP diet as compared with those fed the low-RDP diet. Nitrogen intake and both total N and urea-N excretion in urine were greater for cows fed the high-CP diet compared with those fed the low-CP diet. However, N balance and urinary excretion of purine derivatives were unaffected by dietary treatment. Urea-N entry rate (UER) was greater in cows fed the high-CP diet compared with those fed the low-CP diet; however, UER was unaffected by dietary RDP concentration. The proportion of urea-N recycled to the gastrointestinal tract (as a percentage of UER) was greater in cows fed the low-CP diet compared with those fed the high-CP diet. In summary, reducing dietary CP concentration decreased urinary N excretion but had no effect on milk yield, thus resulting in an overall improvement in milk N efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations96
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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