Measurement of Nutritive Value and Phenolic Compounds in Forage Plants Used in Animal Production
Notice bibliographique
Résumé
Secondary metabolites are important organic metabolites produced by plants. These metabolites include phenolic compounds, which have been of research interest because phenolics are considered an antinutritional factor for ruminants, compromise the bioavailability of nutrients. This study included a chemical composition analysis, an analysis of the condensed tannin content and the identification and quantification of the phenolic compounds present in the following plants cultivated with and without fertilisation: Coastcross-1 grass (G) and the legumes Stylosanthes guianensis cv. Mineirão (MS), Stylosanthes capitata × Stylosanthes macrocephala cv. Campo Grande (CGS), Arachis pintoi cv. Amarillo (AA) and Arachis pintoi cv. Belmonte (AB). High-performance liquid chromatography (HPLC) was used to analyse 13 phenolic compounds. The forage with the best nutritive value was Amarillo pinto peanut. The condensed tannin content was higher in the legumes than that in the grass. Vanillin and o-coumaric, m-coumaric, caffeic and ferulic acid were detected in all the cultivars. The cultivar with the largest variety of phenolic compounds was Coastcross-1 grass. Diversity existed in the occurrence of phenolic compounds, which indicated the presence of condensed tannins in the cultivars and possibly that the diversity does not affect the concentration of these compounds. The AA cultivar was the most interesting alternative for the establishment of pasture intercropped with Coastcross-1 grass.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».