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Enregistrement W3119680233 · doi:10.1186/s40104-020-00531-5

Effects of brewers’ spent grain protein hydrolysates on gas production, ruminal fermentation characteristics, microbial protein synthesis and microbial community in an artificial rumen fed a high grain diet

2021· article· en· W3119680233 sur OpenAlexafffund
Long Jin, Ranithri Abeynayake, A.M. Saleem, Xiumin Zhang, Dongyan Niu, Lingyun Chen, Wenzhu Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésFermentationRumenFood scienceMonensinDry matterChemistryHydrolysateStarchOrganic matterNutrientMicrobial population biologyMethanogenesisAnimal scienceHydrolysisBiologyBacteriaBiochemistryMethaneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Brewers’ spent grain (BSG) typically contains 20% – 29% crude protein (CP) with high concentrations of glutamine, proline and hydrophobic and non-polar amino acid, making it an ideal material for producing value-added products like bioactive peptides which have antioxidant properties. For this study, protein was extracted from BSG, hydrolyzed with 1% alcalase and flavourzyme, with the generated protein hydrolysates (AlcH and FlaH) showing antioxidant activities. This study evaluated the effects of AlcH and FlaH on gas production, ruminal fermentation characteristics, nutrient disappearance, microbial protein synthesis and microbial community using an artificial rumen system (RUSITEC) fed a high-grain diet. Results As compared to the control of grain only, supplementation of FlaH decreased ( P < 0.01) disappearances of dry matter (DM), organic matter (OM), CP and starch, without affecting fibre disappearances; while AlcH had no effect on nutrient disappearance. Neither AlcH nor FlaH affected gas production or VFA profiles, however they increased ( P < 0.01) NH 3 -N and decreased ( P < 0.01) H 2 production. Supplementation of FlaH decreased ( P < 0.01) the percentage of CH 4 in total gas and dissolved-CH 4 (dCH 4 ) in dissolved gas. Addition of monensin reduced ( P < 0.01) disappearance of nutrients, improved fermentation efficiency and reduced CH 4 and H 2 emissions. Total microbial nitrogen production was decreased ( P < 0.05) but the proportion of feed particle associated (FPA) bacteria was increased with FlaH and monensin supplementation. Numbers of OTUs and Shannon diversity indices of FPA microbial community were unaffected by AlcH and FlaH; whereas both indices were reduced ( P < 0.05) by monensin. Taxonomic analysis revealed no effect of AlcH and FlaH on the relative abundance (RA) of bacteria at phylum level, whereas monensin reduced ( P < 0.05) the RA of Firmicutes and Bacteroidetes and enhanced Proteobacteria. Supplementation of FlaH enhanced ( P < 0.05) the RA of genus Prevotella , reduced Selenomonas , Shuttleworthia , Bifidobacterium and Dialister as compared to control; monensin reduced ( P < 0.05) RA of genus Prevotella but enhaced Succinivibrio . Conclusions The supplementation of FlaH in high-grain diets may potentially protect CP and starch from ruminal degradation, without adversely affecting fibre degradation and VFA profiles. It also showed promising effects on reducing CH 4 production by suppressing H 2 production. Protein enzymatic hydrolysates from BSG using flavourzyme showed potential application to high value-added bio-products.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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