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Enregistrement W2810372577 · doi:10.3168/jds.2017-14203

Effect of fibrolytic enzymes on lactational performance, feeding behavior, and digestibility in high-producing dairy cows fed a barley silage–based diet

2018· article· en· W2810372577 sur OpenAlexafffundabout
Basim Refat, David A. Christensen, J. J. McKinnon, Wenzhu Yang, Aaron D. Beattie, Tim A. McAllister, J.-S. Eun, Gamal Abdel‐Rahman, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Grains Research FoundationMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésSilageDry matterLatin squareAnimal scienceTotal mixed rationXylanaseBiologyDairy cattleCellulaseDigestion (alchemy)LactationFood scienceChemistryRumenIce calvingFermentationEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to evaluate the effects of pretreating dairy cow rations with a fibrolytic enzyme derived from Trichoderma reesei (FETR; mixture of xylanase and cellulase; AB Vista, Wiltshire, UK) on lactation performance, digestibility, and feeding behavior in response to feeding a barley silage-based diet. Before starting the dairy trial, in vitro incubations were conducted to determine whether the addition of FETR would have an effect on these animal performance characteristics when applied to a barley silage-based diet for dairy cows. The dairy trial was performed using 8 Holstein dairy cows. The cows were blocked by parity and assigned randomly to 1 of 4 treatments: 0, 0.5, 0.75, and 1 mL of FETR/kg of dry matter (DM) diet in a replicated Latin square design. The pretreatment was applied to the complete diet during the mixing process. The experimental period continued for 22 d, with each experimental period consisting of a 16-d adaptation period and a 6-d sampling period. The daily feed intake of each individual cow was monitored using Insentec feed bins (RIC system, Insentec, Marknesse, the Netherlands). Feeding behavior characteristics were measured during the entire sampling period using the feed bin attendance data. Milk samples were collected in the last 3 d of each experimental period. The addition of FETR linearly increased the in vitro DM digestibility and tended to improve the in vitro digestibility of barley silage. There was a cubic effect of the enzyme levels on the total-tract DM and neutral detergent fiber digestibility. Maximal digestibility was reached at 0.75 mL of FETR/kg of TMR. The milk fat yield, fat-corrected milk, and energy-corrected milk quadratically responded to the incremental levels of FETR. The milk protein percentage linearly improved in response to FETR. Increasing FETR levels resulted in a quadratic effect on feed efficiency. There was no effect of FETR level on feeding behavior. In conclusion, pretreating dairy cow barley silage-based diet with 0.75 mL of FETR/kg of TMR increased the milk production efficiency of dairy cows fed diet containing 34% barley silage (DM basis). The positive effect of adding FETR could benefit the dairy industry in western Canada, where barley silage-based diets are common.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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