Quantitative assessment of German Holstein dairy cattle colostrum and impact of thermal treatment on quality of colostrum viscosity and immunoglobulins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective This study aimed to determine the color, fat, viscosity, IgG concentration, %Brix and refractive index of fresh postpartum colostrum of German Holstein dairy cattle and assess the impact of different thermal treatments on the visual and dynamic viscosity, in association to IgG concentration, of colostrum that can be used for pasteurization process. Results Of the total 40 fresh postpartum colostrum, the color of colostrum (ranging from white-pale yellow to yellow and dark-yellowish), fat (1.4–8.2 100 g −1 ), IgG (4–116 mg mL −1 ), %Brix (8.5–35.4%), refractive index (1.3454–1.3905 nD), visual (ranging from watery to liquid and thick) and dynamic (4.9–219 cp) viscosity, were recorded. Statistical analysis between visual and dynamic viscosity of fresh colostrum showed significant correlation coefficients ( r s = 634). Moreover, a significant correlation between viscosity and three IgG concentrations was also observed. Heat-treated colostrum showed dynamic viscosity ranged from 25 to 3066 cP, where dynamic viscosity of colostrum before- and after heat-treatment showed no significant correlation. Treated colostrum at 60 °C/60 min and 63.5 °C/30 min containing IgG concentration ≤ 80 mg mL −1 and ≤ 68 mg mL −1 showed no significant change in the viscosity and can successfully be applied for pasteurization of first postpartum colostrum.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».