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Enregistrement W3109227031 · doi:10.1093/jas/skaa382

Calcium salts of fatty acids with varying fatty acid profiles in diets of feedlot-finished <i>Bos indicus</i> bulls: impacts on intake, digestibility, performance, and carcass and meat characteristics

2020· article· en· W3109227031 sur OpenAlexaff
Felipe A Nascimento, Naiara C Silva, Laura Franco Prados, R. D. L. Pacheco, B. J. Johnson, Bruno I Cappellozza, Flávio Dutra de Resende, Gustavo Rezende Siqueira

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésFeedlotDry matterSoybean mealAnimal scienceCottonseedBeef cattleFatty acidNeutral Detergent FiberCalciumFeed conversion ratioCottonseed mealCalcium saltsChemistryBiologyFood scienceBody weightBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We hypothesized that the inclusion of calcium salts of fatty acid (CSFA) into the diets and the fatty acid (FA) profile of the supplements would impact performance and meat characteristics of Bos indicus bulls. Hence, the objective was to evaluate the effects of CSFA profiles on intake, body weight (BW), carcass, and meat characteristics of feedlot-finished B indicus bulls. Fifty-three Nellore bulls [initial BW 315 ± 5.9 kg and 20 ± 2 mo] were used. At the beginning, 6 bulls were randomly chosen and slaughtered for determination of their BW composition, and the remaining 47 bulls were evaluated during a 140-d experimental period. The bulls were placed in individual pens, blocked according to initial BW and randomly allocated to 1 of the 3 following treatments: (1) control diet containing sugarcane bagasse, ground corn, citrus pulp, peanut meal, and mineral-vitamin mix (CON), (2) CON with the addition of 3.3% of CSFA from soybean oil (CSO), or (3) CON with the addition of a mixture of 3.3% of CSFA from palm, soybean, and cottonseed oils (CPSCO). Diets were offered ad libitum and formulated to be isonitrogenous. Bulls supplemented with CSFA had a greater (P < 0.01) final BW, dry matter intake, average daily gain (ADG), feed efficiency (FE), and FA intake vs. CON. Among carcass parameters, CSFA-supplemented bulls had greater (P < 0.01) carcass ether extract concentration vs. CON bulls. When the CSFA profile was evaluated (CSO vs. CPSCO), CPSCO bulls had a better (P ≤ 0.03) FE, carcass ADG, and hot carcass weight (HCW) vs. CSO bulls. The FA intakes differed among CSFA treatments, as the total saturated, palmitic, and oleic FA intakes were greater for CPSCO (P < 0.01), whereas lower intakes of total unsaturated and polyunsaturated FA (P < 0.01) were observed for CPSCO vs. CSO. Samples from the Longissimus muscle contained greater palmitoleic (P = 0.01) and reduced linoleic (P = 0.02) FA concentrations in CSFA-supplemented bulls vs. CON bulls. In agreement with the FA intakes, CPSCO-supplemented bulls had a greater (P ≤ 0.05) unsaturated FA concentration vs. CSO in Longissimus muscle. In summary, CSFA supplementation improved the performance of finishing B. indicus bulls vs. CON. Moreover, the inclusion of CSFA from palm, soybean, and cottonseed oil benefited the FE, carcass ADG, and HCW compared with the inclusion of CSFA from soybean oil, demonstrating the potential of specific FA for improving the performance and meat quality of B. indicus bulls.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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