MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792886149 · doi:10.1071/an17365

Effects of gallic acid on in vitro rumen fermentation and methane production using rumen simulation (Rusitec) and batch-culture techniques

2018· article· en· W2792886149 sur OpenAlex
Chen Wei, Jessie Guyader, K. A. Beauchemin, Guanglei Zhao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaEmissions Reduction Alberta
Mots-clésRumenDry matterFermentationNeutral Detergent FiberAnimal scienceIsovalerateChemistryRandomized block designGallic acidFood scienceOrganic matterTotal mixed rationStarchBiochemistryButyrateBiologyAgronomyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments were conducted to investigate the effects of adding gallic acid (GA) to ruminant diets on long- and short-term in vitro rumen fermentation and methane (CH4) production, and to test possible interactions between GA and ethanol on fermentation. The first experiment was conducted using the rumen simulation technique (Rusitec), as a completely randomised block design with four replications and the following four doses of GA: 0, 5, 10 and 20 mg GA/g dry matter (DM). Ethanol was used in all treatments to increase the solubilisation of GA in rumen fluid. The experimental period lasted 16 days, of which the first 7 days were for adaptation and the subsequent 9 days were for sampling. The second experiment was a 48-h batch-culture incubation conducted as a completely randomised design with a 4 (GA dose; 0, 10, 20, and 40 mg GA/g DM) × 2 (with or without ethanol) arrangement of treatments. In the Rusitec experiment, addition of GA up to 20 mg/g DM did not affect DM disappearance (DMD), organic matter (OM) disappearance, neutral detergent-fibre disappearance (NDFD), acid detergent-fibre disappearance (ADFD) or starch disappearance (P > 0.05), but crude protein disappearance was linearly decreased (P = 0.04) from 78.3% to 72.0%. Daily gas production and CH4 production expressed as mL/g DM and mL/g DMD were not affected by addition of GA (P > 0.05). Addition of GA up to 20 mg/g DM increased butyrate and isovalerate production (P < 0.05) and tended to increase isobutyrate (P = 0.09) and decrease heptanoate production (P = 0.07). In the batch-culture experiment, adding GA up to 40 mg/g DM linearly increased 48-h DMD, NDFD and ADFD (P < 0.05) and decreased (P < 0.05) CH4 expressed as mL/g DMD, mL/g NDFD and mL/g ADFD. Methane production was decreased after 24 h and 48 h only when GA was added at 10 mg/g DM without ethanol. Fermentation liquid pH and concentration of ammonia-nitrogen (ammonia-N) were also reduced (P < 0.05) with an increasing concentration of GA. Treatments with ethanol notably enhanced 48-h DMD, NDFD, ADFD, gas production (mL/g DM, mL/g OM or mL/g DMD), CH4 production (mL/g DM, mL/g DMD or mL/g NDFD), total volatile fatty acid concentration, the acetate : propionate ratio, acetate, valerate, isovalerate and caproate molar proportions (P < 0.01) and decreased propionate, butyrate and isobutyrate molar proportions (P < 0.01). Significant dose of GA × ethanol interaction was observed only for acetate molar proportion (P = 0.03). In conclusion, our study suggests that the beneficial effects of GA on feed digestion and CH4 production may be short term, while improvements in N metabolism may be sustained over the long term. It may be useful to conduct long-term in vivo studies using a range of diets and doses to verify whether GA can be used as a feed additive to mitigate enteric CH4 production and improve N metabolism of ruminants.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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