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Enregistrement W2981144532 · doi:10.3168/jds.2019-17113

Short communication: Effects of butyrate supplementation on the productivity of lactating dairy cows fed diets differing in starch content

2019· article· en· W2981144532 sur OpenAlexaff
Kenichi Izumi, Rika Fukumori, Shin Oikawa, M. Oba

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésButyrateStarchDry matterLatin squareFood scienceChemistryTotal mixed rationBranLactationAnimal scienceSilageFatty acidRumenBiologyFermentationIce calvingBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effects of butyrate supplementation on the dry matter intake (DMI), milk production, and blood metabolites of lactating dairy cows fed diets differing in starch content. Eight Holstein cows after peak lactation (58.6 ± 9.96 d in milk; mean ± SD) were blocked by parity and assigned to 1 of 2 Latin squares (4 × 4) balanced for carryover effects with a 2 × 2 factorial arrangement of treatments. Treatments differed by dietary starch content (20.6 vs. 27.5%) and butyrate supplementation (butyrate vs. control) with 21-d periods. Experimental diets contained 36 and 30% corn silage, 18 and 15% grass silage, and 46 and 55% concentrates, respectively, for low starch and high starch diets, on a dry matter (DM) basis. Butyrate was provided as Gustor BP70 WS (Norel S.A., Madrid, Spain), containing 70% sodium butyrate and 30% fatty acid mixture, at 2% of dietary DM (providing butyrate at 1.1% of dietary DM), and control premix contained 70% wheat bran and 30% fatty acid mixture. Interaction effects between dietary starch content and butyrate supplementation were not observed for primary response variables, and milk yield was not affected by treatment. Butyrate supplementation increased serum β-hydroxybutyrate concentration compared with control (0.706 vs. 0.930 mM), but did not exceed 1.2 mM, a commonly accepted value for subclinical ketosis, and DMI was not affected. Cows fed butyrate had increased milk fat content (4.58 vs. 4.37%) and milk fat yield (1.51 vs. 1.42 kg/d), tended to have increased 4% fat-corrected milk yield (35.9 vs. 34.3 kg/d) and feed efficiency (1.56 vs. 1.50; 4% fat-corrected milk yield/DMI), and had decreased milk urea nitrogen (MUN) concentration (10.8 vs. 11.7 mg/dL) compared with control. Cows fed high starch diets tended to have increased DMI (23.3 vs. 22.5 kg/d), increased milk protein yield (1.13 vs. 1.05 kg/d), and decreased MUN concentration (10.3 vs. 12.2 mg/dL). Inclusion of butyrate at 1.1% of dietary DM increased milk fat production and decreased MUN concentration without affecting DMI or increasing the risk of subclinical ketosis, regardless of dietary starch content.

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 seuil0,005

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,283
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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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