Screening of live yeast and yeast derivatives for their impact of strain and dose on <i>in vitro</i> ruminal fermentation and microbial profiles with varying media pH levels in high‐forage beef cattle diet
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Yeast products showed beneficial effects with respect to stabilizing ruminal pH, stimulating ruminal fermentation and improving production efficiency. Batch cultures were conducted to evaluate the effects of yeast products on gas production (GP), dry matter disappearance (DMD) and fermentation characteristics of high-forage substrate. The study was a two media pH (5.8 and 6.5) × five yeasts (three live yeasts, LY: LY1, LY2, LY3; two yeast derivatives, YD: YD4, YD5) × four dosages factorial arrangement, with monensin (Mon) assigned as a positive control. RESULTS: -N concentration differed (P < 0.05) among yeasts but varied with media pH or yeast dosages. Increasing doses of LY3 linearly increased DMD (P < 0.04) and VFA concentration (P < 0.001) at media pH 5.8. The DMD linearly (P < 0.02) increased with increased addition of YD4 (pH 6.5) and YD5 (pH 5.8) and the ratio of A:P linearly decreased (P < 0.01) with the addition of YD4 or YD5 at pH 5.8. Overall greater (P < 0.05) GP, A:P (pH 5.8) and DMD (pH 6.5) were observed with yeast products than with Mon. CONCLUSION: LY3 appeared to be an interesting candidate for improving rumen digestibility and fermentation efficiency, particularly at low media pH. YD4 or YD5 improved fermentation efficiency and can be potentially fed as an alternative to Mon. © 2019 Her Majesty the Queen in Right of Canada Journal of the Science of Food and Agriculture © 2019 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,000 | 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 ».