59 Effect of heat processing on nutritive value of oat (Avena sativa L.) grain for dairy cattle as determined by DVE/OEB system and its relationship to oat grain protein molecular structure using advanced molecular spectroscopy.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to: (1) evaluate the heat processing effect on predicted nutrient supply to the small intestine (SI) in dairy cows; (2) detect associations between nutrient supply and protein molecular structure profiles of oat grain using Attenuated Total Reflectance Fourier transform molecular spectroscopy (ATR-FTIR). Oat grain was sampled from harvested plots (n=2) grown in 2014 and 2015. Each sample (1kg) was subsampled (4 portions) and each portion was subjected to one treatment: raw, dry heating (DH; air-draft oven 60min; 120°C); moist-heating (MH; autoclave at 1.05 kg/cmin situ trial to determine ruminal degradation kinetics. The DVE/OEB system was used to determine the degradability and digestibility of the nutrients, and rumen microbial protein synthesis. Results from the DVE/OEB system were correlated to protein molecular structure obtained using ATR-FTIR. Organic matter fermented in the rumen (FOM) and digested organic matter (DOM) were greater for DH and MIR (P0.05). High correlations were obtained between DVE and amide total area, amide I and II areas (AI; AII), amide I height (AIH), α-helix, β-sheet and α-helix:β-sheet, and between OEB and amide I:amide II ratio. In conclusion, heat processing improved the availability of OM in the rumen and CP in the SI from oat grain for dairy cows. The ATR-FTIR results could be used to predict nutrient supply in dairy cows.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».