PSIX-4 Fetal programming – Maternal plane of nutrition effects on progeny performance, feed efficiency, and carcass quality for feedlot steers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To evaluate if maternal supplementation of protein and rumen-protected methionine during late gestation affects steer progeny performance and carcass quality, 138 Angus X cows were used in a 3 x 2 factorial arrangement of treatments. Cows were randomly assigned one of three protein treatments (feeding to meet 90%, 100%, or 110% of metabolizable protein (MP) requirements), with(without) 9 g/d of rumen-protected methionine (MET) and fed these isocaloric diets for ~8 weeks before parturition. Steer progeny (n = 56) were assigned to one of seven pens by weight and received a common corn-based grower diet (58% corn silage, 26% alfalfa haylage, 15% soybean meal) for 47 days, followed by a finisher diet (78% high moisture corn, 12% alfalfa haylage, 8% soybean meal) for 115±31.5 days until slaughter. Body weights were recorded biweekly. Monthly ultrasound images of back and rump fats were captured. Organ weights were recorded at the time of slaughter, with carcass and meat quality recorded 24 to 48 hours later. Data were analyzed using PROC GLIMMIX in SAS, with maternal treatment as the fixed effect, and pen as the random effect. Feeding to meet 90% MP requirements resulted in heavier calf weaning weights compared to 100% and 110% (262, 251, and 245 ±13.9 kg, respectively; P = 0.01). Maternal nutritional treatment did not affect average daily gain, dry matter intake, feed conversion during finishing or organ weights. Increasing dietary MP content from 90%, 100% to 110% reduced grade fat thickness (15.5, 14.7, and 11.8 ±1.11 mm, respectively; P = 0.04) and yield grades (2.7, 2.9, and 2.3 ±0.17, respectively; P = 0.04), but increased lean meat yield (49.5, 49.4, and 50.6 ±0.3%, respectively; P = 0.04). These data suggest that maternal MP content may alter steer progeny carcass traits while maintaining animal performance during the finishing period.
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) | 0,002 | 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 ».