PSXI-13 Effect of Lactobacillus spp. and Saccharomyces cerevisiae alone or in combination, on ruminal fermentation, total tract nutrient digestibility and performance of growing beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study evaluated the effect of Saccharomyces cerevisiae alone or in combination with Lactobacillus spp. delivered through silages as a direct fed microbial (DFM) on the nutrient digestibility and performance of growing beef cattle. Chopped and kernel processed corn silage was treated with either distilled water (CON), or with (cfu g1 fresh forage) 1.1 × 105 of a Lactobacillius plantarum and Lactobacillus buchneri (LAB) mixture (INOC1), 1.0 × 104 S. cerevisiae strain 3 (INOC2), or 1.1 × 105 LAB + 1.0 × 104 S. cerevisiae strain 3 (INOC3) and ensiled in AgBags®. Eight ruminally cannulated beef heifers in a replicated 4 × 4 Latin square and 60 crossbred individually fed beef steers in a randomized complete block design were used for the metabolism and feedlot growth performance experiments, respectively. The treatments were four total mixed rations composed of 65.0% of one of the four corn silages, 17.0% barley grain, 13.0% canola meal and 5.0% vitamin-mineral supplement (dry matter (DM) basis) for both experiments. Data were analyzed using the MIXED procedure of SAS. The molar percentage of ruminal acetate in heifers fed INOC2 and INOC3 were lower (P < 0.01) than those fed CON. The DM (P = 0.03), organic matter (P = 0.02), acid (P = 0.03) and neutral detergent fiber (P = 0.03) digestibility of heifers fed INOC2 were higher than those fed CON. The DM intake as a % of body weight tended (P = 0.08) to be lower for steers fed INOC2, while the average daily gain was similar to those fed CON. There is potential for delivering S. cerevisiae through silage as DFM for improving ruminal fermentation, total tract nutrient digestibility and the growth performance of beef cattle.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».