Prediction of portal and hepatic blood flow from intake level data in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Interest is growing in developing integrated postabsorptive metabolism models for dairy cattle. An integral part of linking a multi-organ postabsorptive model is the prediction of nutrient fluxes between organs, and thus blood flow. The purpose of this paper was to use a multivariate meta-analysis approach to model portal blood flow (PORBF) and hepatic venous blood flow (HEPBF) simultaneously, with evaluation of hepatic arterial blood flow (ARTBF; ARTBF=HEPBF – PORBF) and PORBF/HEPBF (%) as calculated values. The database used to develop equations consisted of 296 individual animal observations (lactating and dry dairy cows and beef cattle) and 55 treatments from 17 studies, and a separate evaluation database consisted of 34 treatment means (lactating dairy cows and beef cattle) from 9 studies obtained from the literature. Both databases had information on dry matter intake (DMI), metabolizable energy intake (MEI), body weight, and a basic description of the diet including crude protein intake and forage proportion of the diet (FP; %). Blood flow (L/h or L/kg of BW 0.75 /h) and either DMI or MEI (g or MJ/d or g or MJ/kg of BW 0.75 /d) were examined with linear and quadratic fits. Equations were developed using cow within experiment and experiment as random effects, and blood flow location as a repeated effect. Upon evaluation with the evaluation database, equations based on DMI typically resulted in lower root mean square prediction errors, expressed as a % of the observed mean (rMSPE%) and higher concordance correlation coefficient (CCC) values than equations based on MEI. Quadratic equation terms were frequently nonsignificant, and the quadratic equations did not outperform their linear counterparts. The best performing blood flow equations were PORBF (L/h)=202 (±45.6) + 83.6 (±3.11) × DMI (kg/d) and HEPBF (L/h)=186 (±45.4) + 103.8 (±3.10) × DMI (kg/d), with rMSPE% values of 17.5 and 16.6 and CCC values of 0.93 and 0.94, respectively. The residuals (predicted – observed) for PORBF/HEPBF were significantly related to the forage % of the diet, and thus equations for PORBF and HEPBF based on forage and concentrate DMI were developed: PORBF (L/h)=210 (±51.0) + 82.9 (±6.43) × forage (kg of DM/d) + 82.9 (±6.04) × concentrate (kg of DM/d), and HEPBF (L/h)=184 (±50.6) + 92.6 (±6.28) × forage (kg of DM/d) + 114.2 (±5.88) × concentrate (kg of DM/d), where rMSPE% values were 17.5 and 17.6 and CCC values were 0.93 and 0.94, respectively. Division of DMI into forage and concentrate fractions improved the joint Bayesian information criterion value for PORBF and HEPBF (Bayesian information criterion=6,512 vs. 7,303), as well as slightly improved the rMSPE and CCC for ARTBF and PORBF/HEPBF. This was despite minimal changes in PORBF and HEPBF predictions. Developed equations predicted blood flow well and can easily be used within a postabsorptive model of nutrient metabolism. Results also suggest different sensitivity of PORBF and HEPBF to the composition of DMI, and accounting for this difference resulted in improved ARTBF predictions.
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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 | 0,023 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».