Effect of humic substances on rumen fermentation, nutrient digestibility, methane emissions, and rumen microbiota in beef heifers1
Notice bibliographique
Résumé
Ruminants play an important role in food security, but there is a growing concern about the impact of cattle on the environment, particularly regarding greenhouse gas emissions. The objective of this study was to examine the effect of humic substances (HS) on rumen fermentation, nutrient digestibility, methane (CH4) emissions, and the rumen microbiome of beef heifers fed a barley silage-based diet. The experiment was designed as a replicated 4 × 4 Latin square using 8 ruminally cannulated Angus × Hereford heifers (758 ± 40.7 kg initial BW). Heifers were offered a basal diet consisting of 60% barley silage and 40% concentrate (DM basis) with either 0- (control), 100-, 200- or 300-mg granulated HS/kg BW. Each period was 28 d with 14 d of adaptation. Rumen samples were taken on day 15 at 0, 3, 6, and 12 h postfeeding. Total urine and feces were collected from days 18 to 22. Blood samples were taken on day 22 at 0 and 6 h postfeeding. Between days 26 and 28, heifers were placed in open-circuit respiratory chambers to measure CH4. Ruminal pH was recorded continuously during the periods of CH4 measurement using indwelling pH loggers. Intake was similar (P = 0.47) across treatments. Concentration of ammonia-N and counts of rumen protozoa responded quadratically (P = 0.03), where both increased at H100 and then decreased for the H300 treatments. Apparent total tract digestibility of CP (P = 0.04) was linearly increased by HS and total N retention (g/d, % N intake, g/kg BW0.75) was improved (P = 0.04) for HS when compared with the control. There was no effect of HS on CH4 production (g/d; P = 0.83); however, HS decreased the relative abundance of Proteobacteria (P = 0.04) and increased the relative abundance of Synergistetes (P = 0.01) and Euryarchaeota (P = 0.04). Results suggest that HS included at up to 300 mg/kg BW may improve N retention and CP digestibility, but there was no impact on CH4 production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».