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Enregistrement W2915223370 · doi:10.1017/s1751731119000211

Impact of diet management and composition on vitamin B12 concentration in milk of Holstein cows

2019· article· en· W2915223370 sur OpenAlexafffund
M. Duplessis, D. Pellerin, R. Robichaud, Liliana Fadul-Pacheco, C.L. Girard

Notice bibliographique

Revueanimal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food CanadaValacta (Canada)
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationFMC Corporation
Mots-clésMilkingVitamin B12MorningAnimal scienceLactationFood scienceEveningComposition (language)ChemistryHayBiologyBiochemistryBotanyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As vitamin B12 is only synthesized by bacteria, ruminant products, especially dairy products, are excellent sources of this vitamin. This study aims to identify if diet and cow characteristics could affect vitamin B12 concentration in milk of dairy cows. Information on 1484 first, 1093 second and 1763 third and greater parity Holstein cows in 100 herds was collected during three consecutive milkings. During the first morning milking, all dietary ingredients given to cows were sampled and quantities offered were recorded throughout the day. Nutrient composition of ingredients was obtained by wet chemistry to reconstitute nutrient composition of the ration. Milk samples were taken with in-line milk meters during the evening milking of the 1st day and the morning milking of the 2nd day and were analyzed for vitamin B12 concentration. Milk yields were recorded and milk components were separately analyzed for each milking. Daily vitamin B12 concentration in milk was obtained using morning and evening vitamin B12 concentrations weighted with respective milk yield, then divided by daily yield. To decrease the number of interdependent variables to include in the multivariable model, a principal component analysis was carried out. Daily milk concentration of vitamin B12 averaged 3809±80 pg/ml, 4178±79 pg/ml and 4399±77 pg/ml for first, second and third, and greater lactation cows. Out of 11 principal components, six were significantly related to daily milk concentration of vitamin B12 when entered in the multivariable model. Results suggested that vitamin B12 concentration in milk was positively related to percentage of fiber and negatively related to starch as well as energy of the diet. Negative relationships were noted between vitamin B12 concentration in milk and milk yield as well as milk lactose concentration and positive relationships were observed between vitamin B12 concentration in milk and milk fat as well as protein concentrations. The percentages of chopped mixed silage and commercial energy supplement in the diet as well as cow BW were positively related to vitamin B12 in milk and percentages of baled mixed silage, corn and commercial protein supplement in the ration were negatively related to vitamin B12 concentration in milk. The pseudo-R2 of the model was low (52%) suggesting that diet and cow characteristics have moderate impact on vitamin B12 concentration in milk. Moreover, when entering solely the principal component related to milk production in the model, the pseudo-R2 was 46%. In conclusion, it suggests that studied diet characteristics have a marginal impact on vitamin B12 concentration in milk variation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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