Associations between Mammary Gland Echotexture and Milk Composition in Cows
Notice bibliographique
Résumé
Thirty clinically healthy Holstein-Friesian cows underwent twice daily machine milking and ultrasonographic examinations of the udder just prior to and after milking. Digital ultrasonographic images of each udder quarter were subjected to computer-assisted echotextural analyses to obtain mean numerical pixel values (NPVs) and pixel heterogeneity (PSD) of the mammary gland parenchyma. The average milk yield and pH were higher (p < 0.05) in the morning, whereas crude fat, total solids, solids non-fat and citric acid content were higher (p < 0.05) during the evening milking period. Mean NPVs and PSDs of the mammary gland parenchyma were greater (p < 0.05) after than before milking. There were significant correlations among echotextural characteristics of the udder and protein percentage, lactose content and freezing point depression determined in the milk samples collected in the morning and crude protein, casein, lactose and solids non-fat in the evening. Our results can be interpreted to suggest that computerized analysis of the mammary gland ultrasonograms has the makings of a technique for estimating non-fat milk constituents in cows. However, future validating studies are necessary before this method can be employed in commercial settings and research. Moreover, significant inter-quarter differences in udder echogenicity may necessitate further echotextural studies of separate quarters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».