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Enregistrement W2993413376 · doi:10.1093/jas/skz258.337

405 Effect of Subacute Ruminal Acidosis (SARA) and Saccharomyces cerevisiae fermentation products on inflammatory responses of dairy cows

2019· article· en· W2993413376 sur OpenAlexaff
Junfei Guo, Hooman Derakshani, I. Yoon, Khafipour Khafipour, Jan C. Plaizier

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenAnimal scienceAcidosisLactationChemistryFermentationFood scienceMyeloperoxidaseBiologyEndocrinologyInflammationImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Feeding high-grain diets to dairy cows increases concentrations of acute phase proteins in peripheral blood. This inflammatory response can be reduced by supplementation with Saccharomyces cerevisiae fermentation products (SCFP). It is not clear which cytokines drive this inflammatory response, which organs are inflamed, and how these processes are affected by SCFP. The objectives of this study were to investigate if grain-induced SARA increases the concentrations of the cytokines IL-1β in peripheral blood, and of the inflammatory marker myeloperoxidase (MPO) in rumen papillae of lactating dairy cows, and if these concentrations are affected by SCFP. Thirty-two lactating Holstein dairy cows were randomly assigned to four treatment groups (n = 8) that received a TMR (34.9 %DM NDF, 18.6 %DM starch) supplemented with 1) 140 g/d of ground corn (Control), 2) 126 g/d corn and 14 g/d of Diamond V Original XPCTM (XPC), 3) 121 g/d corn and 19 g/d Diamond V NutriTek® (NTL), and 4) 102 g/d corn and 38 g/d of Diamond V NutriTek® (NTH). SARA challenges were conducted during wk 5 (SARA1) and 8 (SARA2) of lactation by replacing 20% of the base TMR with pellets containing 50% barley and 50% wheat. Blood samples were taken weekly between wk 4 (preSARA1) and wk 9 (postSARA2) for the analysis of IL-1β. Rumen papillae samples were taken during wk 3 (preSARA1) and wk 9 (postSARA2) for the measurement of MPO. SCFP treatment did not affect the concentrations of IL-1β, but the SARA challenges increased this concentration moderately from 9.0 to 12.3 pg/mL (P < 0.05). The concentration of MPO did not differ between preSARA1 and postSARA2, and these concentrations were not affected by SCFP. Results suggest that IL-1β may drive the acute phase response during the SARA challenges, and that these challenges did not cause inflammation of rumen papillae.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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