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Enregistrement W2896347845 · doi:10.3168/jds.2018-15022

Short communication: Blood metabolites, body reserves, and feed efficiency of high-producing dairy cows that varied in ruminal pH when fed a high-concentrate diet

2018· article· en· W2896347845 sur OpenAlexaff
S.M. Nasrollahi, A. Zali, G.R. Ghorbani, A. Kahyani, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceRumenDry matterChemistryDairy cattleMetaboliteForageTotal mixed rationFood scienceBiologyLactationBiochemistryIce calvingAgronomyFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies report considerable variation in ruminal pH for lactating dairy cows even when fed the same diet. We hypothesized that blood metabolites would be indicators of low ruminal pH, and hence could be used as predictors to help manage this variability. The objective of the study was to determine whether blood metabolite concentrations, body reserves, and feed efficiency were associated with ruminal pH in high-producing dairy cows fed a high-concentrate diet. Seventy-eight individually fed lactating dairy cows (days in milk=103 ± 27; body weight=638 ± 77 kg at the start; mean ± SD) were fed a diet consisting of 35% forage and 65% concentrate (dry matter basis). Cows were adapted for 14 d and then were sampled for 10 d. Ruminal pH was measured by rumenocentesis for all cows at the end of the study 4 h after feeding, and reticular pH was measured on a subsample of 14 cows via indwelling sensors for 5 consecutive days. Cows were classified according to rumenocentesis pH as high (pH ≥ 6.0; n=26), medium (5.8 ≤ pH < 6; n=21), and low (pH < 5.8; n=31). Cows were also classified according to reticular pH as high if pH <5.8 persisted <330 min/d (an average of 78 min/d; n=5) or low if duration of pH <5.8 was ≥330 min/d (an average of 920 min/d; n=9). The classification based on rumenocentesis pH revealed that serum activity of aspartate aminotransferase (AST) was greater in cows with low ruminal pH (70.7 U/L) than cows with high (56.6 U/L) and medium (59.9 U/L) ruminal pH. Also, the blood urea nitrogen concentration was greater in cows with low ruminal pH (13.6 mg/dL) than cows with medium (12.2 mg/dL) and high (12.5 mg/dL) ruminal pH. Blood albumin concentration was greater for cows with low ruminal pH than for cows with medium and high ruminal pH. The classification based on reticular pH also resulted in a trend of greater AST activity and greater blood urea nitrogen concentration in the blood of cows with low pH. Regression analysis showed high serum concentration of AST was associated with high valerate concentration in ruminal fluid (R 2 = 0.14), low rumenocentesis pH (R 2 = 0.10), and low milk fat percentage (R 2 = 0.06). Glucose, triglyceride, cholesterol, globulin, alkaline phosphates, and serum amyloid A did not differ among the different ruminal pH classes. Low pH cows (reticular and ruminal) had less backfat thickness measured via ultrasound, and cows with low ruminal pH tended to have greater milk:feed ratio. Results indicated that cows that differ in ruminal pH also had different concentrations of blood metabolites and backfat thickness, and AST activity in blood may be a plausible indicator of ruminal pH in dairy cows. Further studies on the applicability of AST in blood as a biomarker for detecting low ruminal pH in dairy cows are warranted.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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