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Enregistrement W2767480006 · doi:10.1017/s1751731117002750

Associations of rumen parameters with feed efficiency and sampling routine in beef cattle

2017· article· en· W2767480006 sur OpenAlexafffund
Stephanie Lam, Jasper Munro, Mi Zhou, Ling Guan, Flávio S. Schenkel, M.A. Steele, Stephen P. Miller, Y.R. Montanholi

Notice bibliographique

Revueanimal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of AlbertaBIO (Canada)University of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAgricultural Adaptation CouncilOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésRumenAnimal scienceBiologyBeef cattleResidual feed intakeFeedlotPopulationDry matterAnimal feedFeed conversion ratioFood scienceBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Characterizing ruminal parameters in the context of sampling routine and feed efficiency is fundamental to understand the efficiency of feed utilization in the bovine. Therefore, we evaluated microbial and volatile fatty acid (VFA) profiles, rumen papillae epithelial and stratum corneum thickness and rumen pH (RpH) and temperature (RT) in feedlot cattle. In all, 48 cattle (32 steers plus 16 bulls), fed a high moisture corn and haylage-based ration, underwent a productive performance test to determine residual feed intake (RFI) using feed intake, growth, BW and composition traits. Rumen fluid was collected, then RpH and RT logger were inserted 5.5±1 days before slaughter. At slaughter, the logger was recovered and rumen fluid and rumen tissue were sampled. The relative daily time spent in specific RpH and RT ranges were determined. Polynomial regression analysis was used to characterize RpH and RT circadian patterns. Animals were divided into efficient and inefficient groups based on RFI to compare productive performance and ruminal parameters. Efficient animals consumed 1.8 kg/day less dry matter than inefficient cattle (P⩽0.05) while achieving the same productive performance (P⩾0.10). Ruminal bacteria population was higher (P⩽0.05) (7.6×1011 v. 4.3×1011 copy number of 16S rRNA gene/ml rumen fluid) and methanogen population was lower (P⩽0.05) (2.3×109 v. 4.9×109 copy number of 16S rRNA gene/ml rumen fluid) in efficient compared with inefficient cattle at slaughter with no differences (P⩾0.10) between samples collected on-farm. No differences (P⩾0.10) in rumen fluid VFA were also observed between feed efficiency groups either on-farm or at slaughter. However, increased (P⩽0.05) acetate, and decreased (P⩽0.05) propionate, butyrate, valerate and caproate concentrations were observed at slaughter compared with on-farm. Efficient had increased (P⩽0.05) rumen epithelium thickness (136 v. 126 µm) compared with inefficient cattle. Efficient animals also spent 318% and 93.2% more time (P⩽0.05) in acidotic (4.14% v. 1.30%) (pH⩽5.6) and optimal (5.6<pH<6.0) (8.53% v. 4.42%) RpH range compared with inefficient cattle. The circadian patterns revealed lower (P⩽0.05) RpH and no differences (P⩾0.10) in RT pre-, during, and post-prandial periods in efficient compared with inefficient cattle. In essence, superior feed efficiency in cattle seems linked to rumen features consistent with improved efficiency of feed utilization. Microbial abundance, rumen epithelial histomorphology, and RpH, may serve as indicators for feed efficiency in cattle. The divergences of assessments made on-farm and at slaughter should be considered in the development of proxies for feed 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,137

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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