Amino acid composition of rumen bacteria and protozoa in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Because microbial crude protein (MCP) constitutes more than 50% of the protein digested in cattle, its AA composition is needed to adequately estimate AA supply. Our objective was to update the AA contributions of the rumen microbial AA flowing to the duodenum using only studies from cattle, differentiating between fluid-associated bacteria (FAB), particle-associated bacteria (PAB), and protozoa, based on published literature (53, 16, and 18 treatment means were used for each type of microorganism, respectively). In addition, Cys and Met reported concentrations were retained only when an adequate protection of the sulfur groups was performed before the acid hydrolysis. The total AA (or true protein) fraction represented 82.4% of CP in bacteria. For 10 AA, including 4 essential AA, the AA composition differed between protozoa and bacteria. The most noticeable differences were a 45% lower Lys concentration and 40% higher Ala concentration in bacteria than in protozoa. Differences between FAB and PAB were less pronounced than differences between bacteria and protozoa. Assuming 33% FAB, 50% PAB, and 17% of protozoa in MCP duodenal flow, the updated concentrations of AA would decrease supply estimates of Met, Thr, and Val originating from MCP and increase those of Lys and Phe by 5 to 10% compared with those calculated using the FAB composition reported previously. Therefore, inclusion of the contribution of PAB and protozoa to the duodenal MCP flow is needed to adequately estimate AA supply from microbial origin when a factorial method is used to estimate duodenal AA flow. Furthermore, acknowledging the fact that hydrolysis of 1 kg of true microbial protein yields 1.16 kg of free AA substantially increases the estimates of AA supply from MCP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».