Using advanced vibrational molecular spectroscopy to detect moist heating induced protein structure changes in cool-climate adapted barley grain
Notice bibliographique
Résumé
Different techniques have been applied in feed processing to improve ruminal degradation and nutrient utilization in ruminant. There are limited studies investigating how moist heating process impacts barley protein utilization and internal molecular structures. The objectives of this study were to investigate: 1) how moist heating affects barley protein chemical profiles and Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) subfractions, in situ rumen degradation parameters, and predicted intestinal protein supply and feed milk value; 2) how moist heating affects protein molecular spectral features; and 3) the relationship between protein molecular structure spectral features and protein chemical profiles and metabolic characteristics. The barley variety CDC cowboy samples collected from the research farm during two consecutive years were used. Half of each sample was kept as raw and the other half underwent moist heating. The advanced molecular spectroscopy (attenuated total reflectance-fourier transform infrared, ATR-FTIR) was used to detect the barley protein molecular structure spectral features. It was found that moist heating decreased the fractions of soluble protein and increased the moderately degradable protein and ingestible protein fractions. This further resulted in the changes of in situ rumen degradation parameters and intestinal protein digestion characteristics. The protein molecular structure spectral features detected by using ATR-FTIR spectroscopy can be used as potential predictors for protein related chemical and metabolic parameters.
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 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 ».