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Enregistrement W2906597006 · doi:10.3168/jds.2018-15148

Postruminal infusion of calcium gluconate increases milk fat production and alters fecal volatile fatty acid profile in lactating dairy cows

2018· article· en· W2906597006 sur OpenAlexaff
John Doelman, Leslie L. McKnight, Michelle Carson, K. Nichols, D.F. Waterman, J.A. Metcalf

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgResearch
Mots-clésLatin squareSilageDry matterChemistryFecesTotal mixed rationDairy cattleFood scienceAnimal scienceCalciumHayAbomasumRumenFatty acidButyric acidLactationBiologyBiochemistryFermentationIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gluconic acid is a carboxylic acid naturally occurring in plants and honey. In nonruminant animals, gluconic acid has been shown to increase gastrointestinal butyrate concentrations and improve growth performance, but a ruminant application remains undescribed. This experiment examined the effects of postruminal calcium gluconate (CaG) on milk production, fecal volatile fatty acid concentrations, and plasma metabolite concentrations in lactating dairy cows. Six rumen cannulated multiparous Holstein cows (60 ± 6 d in milk) were randomly assigned to 6 treatment sequences within a 6 × 6 Latin square design in which each experimental period consisted of 5 d of continuous postruminal infusion followed by a 2 d wash-out period. Test treatments included a negative control (CON; 0.90% NaCl wt/vol), positive control (Na-butyrate, 135 g/d), and 4 doses of CaG (44, 93, 140, and 187 g/d). Cows received a total mixed ration (31% corn silage, 28% alfalfa silage, 5% hay, 36% concentrate) with dry matter intake fixed (25.3 ± 1.7 kg/d) throughout the experiment. On d 5 of each infusion period, samples of milk, feces, and blood were collected from each animal. Calcium gluconate treatments increased milk fat concentration, and a tendency was observed for increased milk fat yield and energy-corrected milk yield above levels achieved by CON, with maximal treatment responses of 4.43% (CON 3.81%), 2.089 kg/d (CON 1.760 kg/d), and 51.8 kg/d (CON 47.1 kg/d), respectively. Concentrations of iso-butyric acid in feces were greater in cows infused with CaG (13.3 µmol/g) treatments compared with CON (9.7 µmol/g). Arterial concentrations of glucose and nonesterified fatty acids were lower (glucose: CaG 2.98 mmol/L, CON 3.29 mmol/L and nonesterified fatty acids: CaG 0.130 mmol/L vs. 0.148 mmol/L) and β-hydroxybutyrate higher (CaG 1.703 vs. CON 0.812) in cows infused with CaG than CON. Together, these results suggest that postruminal infusion of CaG may alter metabolic mechanisms to support a milk fat production response.

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)0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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