PSXI-24 Rumen temperature, fermentation and microbial signatures are poorly associated with steer feed-efficiency profiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breeding feed-efficient cattle can reduce the environmental footprint of beef operations but assessing all replacement candidates for feed-intake is not practical due to cost implications. The main objectives of this study were to evaluate if rumen temperature (RumT), measured with wireless rumen Thermobolus® can distinguish steers with different feed-efficiency profiles and whether steers with divergent efficiency profiles have different nutrient fermentation signatures. The study also validated the relationship between rectal temperature (RecT) and RumT measured with automatic thermistors. Residual feed intake (RFI) profiles of 160 steers were measured over two years. All steers were assessed for RFI profiles using high and moderate forage diets, respectively, over two successive periods each year. Each steer was fitted with a rumen Thermobolus® throughout each ~80-d test period while half of the steers wore an automatic temperature-logger rectal device for ~30d. The devices recorded the RumT and RecT every 5 minutes, respectively. Rumen fluid samples were collected from high-RFI (n = 5) and low-RFI (n = 5) steers to assess if differences in rumen fermentation and microbial profiles exist. Circadian-adjusted RumT and RecT for each steer were used for analysis. The within-period correlations between RumT and RecT ranged between 49 and 77%. There was a trend (P = 0.08) that differences exist for rhythm-adjusted temperatures among different RFI profiles with low-RFI steers (39.72±0.01oC) having lower average RumT than those in high (39.75±0.01oC) or medium (39.74±0.01oC) classes. The correlation between the two test-periods for rhythm-adjusted RumT was 65% while the correlation between RFI from both periods was 47%. There was no difference (P > 0.30) between high- and low-RFI animals for the total or individual volatile fatty acid fractions or microbial populations. The narrow temperature variation among RFI classes limits its use as screening tool but the higher across-period correlation encourages the need for further studies into alternative potential applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».