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Enregistrement W3091910142 · doi:10.3168/jds.2020-18372

A revised representation of ruminal pH and digestive reparameterization of the Molly cow model

2020· article· en· W3091910142 sur OpenAlexfundno aff
Mengmeng Li, M.D. Hanigan

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureAlberta Livestock and Meat AgencyU.S. Department of Agriculture
Mots-clésRumenNutrientNeutral Detergent FiberAnimal scienceDry matterChemistryDigestion (alchemy)UreaNitrogenAmmoniaStarchFermentationBiochemistryAgronomyBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruminal pH is a critical factor to regulate nutrient degradation and fermentation. However, it has been poorly predicted in the Molly cow model, and recent improvements in the representation of nitrogen cycling across the rumen wall altered some of the modeled responses to feed nutrients, resulting in some model bias. The objectives of this study were to further improve the representation of pH and to refit parameters related to ruminal metabolism and nutrient digestion in the model to resolve this bias, and to use the improved model to estimate nitrogen and energy fluxes with varying rumen-degradable protein (RDP; 40 vs. 60%) and ruminally degraded starch (RDSt; 50 vs. 75%). A meta data set containing 284 peer reviewed studies with 1,223 treatment means was used to derive parameter estimates for ruminal metabolism and nutrient digestions. Refitting the parameters significantly improved the accuracy and precision of the model predictions for ruminal nutrient outflow [acid detergent fiber (ADF), neutral detergent fiber (NDF), total N, microbial N, nonammonia N, and nonammonia nonmicrobial N], ammonia and blood urea concentrations, and fecal nutrient outflow (protein, ADF, and NDF). The prediction error for body weight was decreased from 19.3 to 6.2% with decreased mean bias (from 76.0 to 11.5%) and slope bias (from 17.2 to 7.7%), primarily due to improved representations of ruminal dry matter and liquid pool size. Adding ammonia concentration as a driver to the pH equation increased the precision of predicted ruminal pH and, thereby, the precision of predicted volatile fatty acid (VFA) concentrations, due to improved representation of pH regulation of VFA production rates. Although minor mean and slope bias were observed for ruminal pH and VFA concentrations, the concordance correlation coefficients indicated that much of the observed variation in these variables remains unexplained. Overall, the biological functions of nutrient degradation and digestion appear to be represented without bias. Simulated results indicated that decreasing RDP and RDSt proportions in an isonitrogenous and isocaloric diet can slightly improve N efficiency, and increasing RDSt proportions can increase energy efficiency.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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