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Enregistrement W2923371467 · doi:10.3168/jds.2018-15947

A revised representation of urea and ammonia nitrogen recycling and use in the Molly cow model

2019· article· en· W2923371467 sur OpenAlexfundno aff
Mengmeng Li, Evan C. Titgemeyer, M.D. Hanigan

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureAlberta Livestock and Meat AgencyU.S. Department of Agriculture
Mots-clésUreaExcretionAnimal scienceChemistryAmmoniaUrinary systemNitrogenBiochemistryEndocrinologyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurately predicting nitrogen (N) digestion, absorption, and metabolism will allow formulation of diets that more closely match true animal needs from a broad range of feeds, thereby allowing efficiency of N utilization and profit to be maximized. The objectives of this study were to advance representations of N recycling between blood and the gut and urinary N excretion in the Molly cow model. The current work includes enhancements (1) representing ammonia passage to the small intestine; (2) deriving parameters defining urea synthesis and ruminal urea entry rates; (3) adding representations of intestinal urea entry, microbial protein synthesis in the hindgut, and fecal urea-N excretion; and (4) altering existing urinary N excretion equations to scale with body weight and adding purine derivatives as a component of urinary N excretion. After the modifications, prediction errors for ruminal outflows of total N, microbial N, and nonammonia, nonmicrobial N were 29.8, 32.3, and 26.2% of the respective observed mean values. Prediction errors of each were approximately 7 percentage units lower than the corresponding values before model modifications and fitting due primarily to decreased slope bias. The revised model predicted ruminal ammonia and blood urea concentrations with substantially decreased overall error and reductions in slope and mean bias. Prediction errors for gut urea-N entry were decreased from 70.5 to 26.7%, which was also a substantial improvement. Adding purine derivatives to urinary N predictions improved the accuracy of predictions of urinary N output. However, urinary urea-N excretion remains poorly predicted with 69.0% prediction errors, due mostly to overestimated urea-N entry rates. Adding representations of undigested microbial nucleic acids, microbial protein synthesized in the hindgut, and urea-N excretion in feces decreased prediction errors for fecal N excretion from 21.1 to 17.1%. The revised model predicts that urea-N entry into blood accounts for approximately 64% of dietary N intake, of which 64% is recycled to the gut lumen. Between 48 and 67% of the urea recycled to the gut flows into the rumen largely depending on diet, which accounts for 29 to 54% of total ruminal ammonia production, and 65 to 76% of this ammonia-N is captured in microbial protein, which represents 17% of N intake. Based on model simulations, feeding a diet with moderately low crude protein and high rumen-undegradable protein could increase apparent ruminal N efficiency by 20%.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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