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Enregistrement W2993041903 · doi:10.1093/jas/skz258.147

79 Effect of source and dietary concentration of trace minerals on serum mineral status, ruminal pH, and ruminal volatile fatty acids in lactating Holstein dairy cows

2019· article· en· W2993041903 sur OpenAlexaff
Nicole T Briggs, B. Hatew, M.A. Steele

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenChemistryPropionateDry matterLatin squareAnimal scienceBioavailabilityTotal mixed rationDairy cattleTrace mineralRuminantOrganic matterFood scienceFermentationLactationAgronomyBiologyBiochemistryPasture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inorganic sources of trace minerals are commonly supplemented in dairy cow diets; however, there has been an increase in the supplementation of minerals complexed with organic compounds. These organic trace minerals are thought to have greater bioavailability which may enhance rumen fermentation and absorption. The objective of this study was to assess the effects of dietary concentration and source of supplemental trace minerals on serum trace mineral status and rumen fermentation. Six lactating Holstein cows were used in a 6 x 6 Latin square design with a 23-day adaptation and 5-day experimental period. Cows were fed the same basal diet daily except for the difference in source [organic (ORG) versus inorganic (INO)] and concentration (50%, 100%, and 200% based on NRC recommendations) of trace mineral supplemented. During the experimental period feed intake and blood were collected daily. Rumen fluid was collected on the final two days of the experimental period. Data was analyzed with PROC MIXED in SAS 9.4. Dry matter intake (18.1 ± 0.70 kg), serum mineral concentrations (Cu, Mn, Se, and Zn), and rumen pH (6.5 ± 0.64) did not differ among the treatments. However, serum concentration of Co was higher in 200% ORG compared to 50% and 100% INO and 50% ORG. Ruminal concentration of acetate was higher in 50% and 100% ORG compared to 200% ORG. Butyrate ruminal concentration was higher at 50% ORG compared to 200% ORG. Ruminal propionate concentration was higher in 50% INO and 50% ORG compared to 100% INO and 200% ORG. These findings demonstrate serum trace mineral status and ruminal pH are not tightly controlled by the source of trace minerals when supplemented at 50%, 100% and 200% of the NRC recommendations, however rumen fermentation may be affected by the dietary concentration of trace minerals in the diet.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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