The impacts of a fibrolytic enzyme additive on digestibility and performance in the grower and early finisher period, and supplemental <i>Saccharomyces cerevisiae</i> on performance and rumen health in the late finisher period for feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments were conducted to determine the effects of a fibrolytic enzyme pretreatment on growth performance, apparent total tract digestibility, and ruminal pH throughout the grower and early finisher period (exp. 1), and to examine the impact of Saccharomyces cerevisiae supplementation on intake, performance, and indicators of gut health in the late finisher period (exp. 2). A total of 54 steers were randomly assigned to a subgroup determining experimental treatment groups. In exp. 1, steers were randomized to control (CON1; no enzyme) or enzyme [ENZ; 0.75 mL·kg−1 dry matter (DM) of feed] dietary treatments. Digestibility was improved (P ≤ 0.05) in ENZ steers for DM, crude protein, net energy for gain, and sugars but did not affect (P ≥ 0.12) dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG), or reticulo-ruminal pH. In exp. 2, the treatments were control (CON2; no yeast) or yeast (YST; 3.0 g·animal−1 daily) supplemented diets. Rumen papillae were collected for mRNA expression of gut barrier function (OCLN, CLDN, ZO1, and ZO2) and immune response (TLR2, TLR4, and FCAR) genes and histological measurements. Yeast supplementation decreased (P < 0.001) DMI by 31%, reduced variation in DMI, and improved feed conversion ratios but did not impact rumen health mRNA expression or histology measures (P ≥ 0.07). Overall, enzyme supplementation improved the digestibility of some nutrients in the grower period, and yeast supplementation improved feed efficiency, without impacting growth performance or gut health.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».