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Enregistrement W2561279468 · doi:10.3168/jds.2016-11776

Potassium carbonate as a cation source for early-lactation dairy cows fed high-concentrate diets

2016· article· en· W2561279468 sur OpenAlexafffund
A.R. Alfonso-Avila, Édith Charbonneau, P.Y. Chouinard, Gaëtan F. Tremblay, R. Gervais

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistère de l'Agriculture et de l'AlimentationFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité LavalNovalaitMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésChemistryRandomized block designLactationDry matterSilageAnimal scienceRumenForageMilk fatFood scienceAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies reported that addition of K 2 CO 3 to high-concentrate diets improved milk fat synthesis, although the mechanism is yet to be established. The objective of the current experiment was to investigate the effects of dietary cation-anion difference (DCAD), cation source, and buffering ability of the mineral supplement on rumen biohydrogenation of fatty acids and production performance in dairy cows fed a high-concentrate diet. Thirty-five early-lactation Holstein cows (25 multiparous ruminally fistulated and 10 primiparous nonfistulated) were used in a randomized complete block design (7 blocks) with 33-d periods, including a 5-d pre-treatment collection period used as a covariate. Diets were (1) control, a basal diet [47% nonfibrous carbohydrates, DCAD (Na + K – Cl – S) = 65 mEq/kg of dry matter (DM)] containing 40% forage (including 60% corn silage) and 60% concentrate, (2) K 2 CO 3 (control + K 2 CO 3 , 1.8% of DM, DCAD=326 mEq/kg of DM), (3) KHCO 3 (control + KHCO 3 , 2.6% of DM, DCAD=324 mEq/kg of DM), (4) KCl (control + KCl, 2.0% of DM, DCAD=64 mEq/kg of DM), and (5) Na 2 CO 3 (control + Na 2 CO 3 , 1.4% of DM, DCAD=322 mEq/kg of DM). Pre-planned orthogonal contrasts were used to assess the effects of K 2 CO 3 (control vs. K 2 CO 3 ), buffering ability (K 2 CO 3 vs. KHCO 3 ), DCAD (K 2 CO 3 vs. KCl), and cation type (K 2 CO 3 vs. Na 2 CO 3 ). Supplementing K 2 CO 3 in a high-concentrate diet did not improve milk fat yield or 4% fat-corrected milk yield. Milk fat concentration was greater in cows fed K 2 CO 3 compared with control (4.03 vs. 3.26%). Milk yield tended to decrease (34.5 vs. 38.8 kg/d) and lactose yield decreased in cows fed K 2 CO 3 as compared with KCl (1.64 vs. 1.87 kg/d). Milk fat concentration of trans -10 18:1 was increased when cows were fed Na 2 CO 3 as compared with K 2 CO 3 . A positive relationship was observed between concentrations of anteiso 15:0 and trans -10, cis -12 18:2 in milk fat from cows receiving K 2 CO 3 . Milk Na concentration was increased, whereas milk Cl was decreased with K 2 CO 3 as compared with KHCO 3 or KCl. A positive relationship was established between milk Cl concentration and milk yield (R 2 = 0.34) across all dietary treatments. Cation-anion difference (Na + K – Cl – S) in ruminal fluid was increased with K 2 CO 3 as compared with control or KCl. Blood pH tended to decrease in cows fed KCl compared with K 2 CO 3 . Our results suggest that mineral supplementation tends to affect milk and milk fat synthesis and that factors other than DCAD, potassium ion, or buffer ability may be implicated. The variations observed in mineral composition of milk suggest an allostatic process to maintain an ionic equilibrium in mammary epithelial cells in response to mineral composition of the diet.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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