368 Effects of balancing feedlot diets for amino acid requirements and effective energy using rumen-protected lysine on growing steer performance
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate differences in growth characteristics and feed efficiency of feedlot steers consuming varying levels of rumen-protected lysine. We hypothesized that steers consuming a diet optimized for effective energy (EE) and containing a rumen-protected product meeting the predicted lysine requirement would have greater feed efficiency and gain and lesser intakes than steers consuming diets formulated below or above the requirement. After a 3-wk adaptation period, crossbred steers (n = 120; 269 ± 23 kg) were stratified by BW and color, sorted into pens of 6, and fed for 75 d. Diets were balanced to meet EE requirements and not be limited by non-lysine AA. Treatments included a lysine-limiting control that contained no rumen protected products (NEGCON), a lysine-sufficient control that contained rumen-protected soybean meal (POSCON), a treatment that contained 50% of encapsulated lysine (Aji Pro 3G; Ajinomoto Heartland, Inc.) needed to meet the predicted lysine requirement (AJ50), a treatment that contained 100% of encapsulated lysine needed to meet the predicted lysine requirement (AJ100), and a treatment that contained 150% encapsulated lysine needed to meet the predicted lysine requirement (AJ150). The AJ50, AJ100, and AJ150 were predicted to provide 9.3, 18.6, and 37.3 g Aji Pro 3G/animal per day, respectively. Cattle were fed once daily and consumed feed ad libitum from GrowSafe feeders (GrowSafe Systems Ltd., Airdrie, AB, Canada), from which feed intake was measured daily. Data were analyzed using the PROC GLM procedure (SAS version 9.4; SAS Inst. Inc., Cary, NC). Initial BW (kg) did not differ across treatments (P = 0.85). Final BW (396 ± 29 kg) was significantly greater for AJ100 (408 kg) than for NEGCON (392 kg; P = 0.05) and AJ50 (392 kg; P = 0.05) and tended to be greater than POSCON (394 kg; P = 0.10) and AJ150 (393 kg; P = 0.08). Animal DMI (kg/d) did not differ across treatments (P = 0.57). However, DMI (% BW) was significantly lesser (P = 0.05) for AJ100 (1.50% BW) than for AJ150 (1.63% BW). Differences in ADG (kg) were not observed between treatments (1.68 in NEGCON, 1.65 in POSCON, 1.70 in AJ50, 1.84 in AJ100, and 1.70 in AJ150; P = 0.73.) No treatment differences in the F:G ratio (P = 0.61) were observed for AJ100 (4.32) versus NEGCON (5.15), POSCON (5.05), AJ50 (5.06), and AJ150 (5.13). When optimized for AA and EE requirements, AJ100 steers had statistically greater FBW and statistically lesser DMI (% BW) than steers consuming other treatments.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».