Implication of Modified Chemical Profiles of Different Seed Proteins through Heat-Related Processing to Protein Nutrition and Metabolic Characteristics in Ruminant Systems
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to reveal the implication of modified chemical profiles of protein in cool-season-adapted cereal seeds through heat-related processing to protein nutrition and metabolic characteristics in ruminant systems. The parameters of protein-related chemical and nutritive profiles modified by heat-related processing included (a) chemical and nutrient profiles, (b) degradation kinetics ( K d and BCP), (c) digestion (IDP and TDP), (d) degraded protein balance (DPB/OEB value), and (e) metabolizable protein (MP, DVE, and FMV values). The seeds used in this study included cool-season-adapted wheat (CSW), triticale (CST), and corn (CSC). Each grain source had 3 consecutive year-replicated samples and were subjected to different heat-related processing: dry heating (DH) and moist heating (MH). The results showed that (1) the heat-related processing significantly modified metabolic characteristics of protein in the seeds ( p < 0.05), (2) in comparison to DH, MH had a dramatic improvement ( p < 0.05) in protein utilization profiles (decreased rumen degradation and increased intestinal digestion), (3) the seeds had significant ( p < 0.05) difference in rumen degradation and intestinal digestion, (4) among the seeds, the CSW had the highest milk value (FMV; p < 0.05) and was increased by MH application ( p < 0.05), and (5) the results showed that the seeds responded independently to different heat-related processing. MH-related processing had a more profound impact on CSW and CST in chemical profiles and nutrition. The CSC had less response to the heat-related processing.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».