한우 급여 단백질 사료원의 반추위 내 미생물 발효에 따른 우회 단백질과 반추위 미생물 아미노산 조성에 미치는 영향
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of feeding protein for ruminants is determined by the composition of bypass proteins, microbial proteins, feed and microbial amino acid fermentations in the rumen. Experiment 1 was conducted with 15 protein sources [Corn grain (South America), Corn grain (Ukraine), Corn gluten feed (Korea), Corn gluten feed (China 1), Corn gluten feed (China 2), Soybean meal (Korea), Soybean meal (USA), Soybean meal (Brazil), DDGS (USA), Palm kernel expeller (Indonesia), Rapeseed meal (Canada), Lupin (USA), Rice bran (Korea), Distillers grain (Korea), Tapioca (Indonesia)] and measured the bypass protein and bypass amino acids. The bypass ratio was the highest at 59.98% in Tapioca (Indonesia). Tapioca (Indonesia) had the highest bypass total amino acid content of 73.73%. Glu and Ala of tapioca (Indonesia) were the highest at 72.17% and 75.23%. In experiment 2, 15 kinds of typical protein sources for Hanwoo steers, the same as those in Experiment 1, were analyzed for the amonio acid composition of rumen microbes following in vitro rumen fermentation. As a result of the experiment, the pH of rapeseed meal (Canada) was 6.99 (p<0.05), the amount of microbial protein synthesis was 326.53mg/100 mL (p<0.05). The concentration of NH3-N is highest at 48.20mg/100 mL (p<0.05) in soybean meal (China 1). The total VFA concentration of corn grain (Ukraine) was highest at 97.92mM (p<0.05). The total amino acid content of the microbial protein was highest at 52.07% of soybean meal (USA). The amino acid composition was the highest in Glu in all feed sources. The results of the present study provide some fundamental data for typical protein sources commonly used for Hanwoo steers in terms of bypass protein and its amino acid composition and also changes in microbial amino acid when those protein sources were fermented in vitro. This information may also provide insight into the supply of metabolizable protein for Hanwoo that are not available in the current feeding standard in Korea.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».