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Enregistrement W3194103627 · doi:10.3168/jds.2021-20408

Diets varying in ratio of sweet sorghum silage to corn silage for lactating dairy cows: Feed intake, milk production, blood biochemistry, ruminal fermentation, and ruminal microbial community

2021· article· en· W3194103627 sur OpenAlexaff
Shaoxun Tang, Xin Yu, Zhenping Hou, Fujiang Hou, K. A. Beauchemin, Wenzhu Yang, Duanqin Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesScience and Technology Program of Hunan ProvinceLanzhou University
Mots-clésLactoseDry matterSilageLactationAnimal scienceFood scienceChemistrySomatic cell countFermentationTotal mixed rationBiologyIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the effects of partial substitution of corn silage (CS) with sweet sorghum silage (SS) in the diets of lactating dairy cows on dry matter (DM) intake, milk yield and composition, blood biochemistry, and ruminal fermentation and microbial community. Thirty mid-lactation Holstein dairy cows [mean ± standard deviation; 639 ± 42.0 kg of body weight; 112 ± 24.0 d in milk (DIM)] were assigned to 3 groups (n = 10/treatment) by considering parity, milk yield, and DIM. The cows were fed ad libitum total mixed rations containing 55% forage and 45% concentrate, with only the proportion of CS and SS varying in 3 treatments (DM basis): SS0 (0% substitution of CS), 40% CS and 0% SS; SS25 (25% substitution of CS) , 30% CS and 10% SS; and SS50 (50% substitution of CS) , 20% CS and 20% SS. Dry matter intake and milk protein concentration tended to linearly decrease with increasing proportion of SS in the diet. Yields of milk (mean ± standard deviation, 30.9 ± 1.12 kg/d), 4% fat-corrected milk (30.0 ± 0.81 kg/d), energy-corrected milk, milk protein, lactose, and total solids, concentrations of milk fat, lactose, somatic cell counts, and milk efficiency did not differ among diets. The concentrations in blood of urea nitrogen, phosphorus, aspartate aminotransferase, and malondialdehyde linearly increased with increasing SS proportion. Blood IgA decreased with increasing SS substitution rate, but blood IgG and IgM were not different among diets. Ruminal pH did not differ among diets, whereas ruminal NH 3 -N concentration quadratically changed such that it was greater for SS50 than for SS0 and SS25. Molar proportions of propionate and acetate to propionate ratio were less for SS25 than for SS0. Although the diversity and general ruminal microbial community structure were not altered by partially replacing CS with SS, the relative abundances of predominant bacteria were affected by diets at the phylum and genus levels. Firmicutes and Bacteroidetes were dominant phyla in the ruminal bacterial community for all diets, and their relative abundance linearly decreased and increased, respectively, with increasing SS substitution rate. Prevotella_1 and Ruminococcaceae_NK4A214_group were detected as the most and the second most abundant genera, with their relative abundance linearly increased and decreased, respectively, with increasing SS substitution rate. The relative abundance of Fibrobacter linearly increased with increasing dietary SS proportion, with greater abundance observed for SS25 and SS50 than for SS0. These results suggest that substitution of CS with SS altered the relative abundances of some predominant bacteria; however, these changes had little effect on ruminal fermentation and milk yield. Under the current experimental conditions, substituting up to 50% of CS with SS had no negative effects on milk yield, indicating that SS can partially replace CS in the diets of high-producing lactating dairy cows without adding extra grain, when diets are fed for a short time. As the effects of substituting CS with SS depend upon the chemical composition and digestibility of these silages and the nutrient requirements of the cows, additional grain may be required in some cases to compensate for the lower starch content of SS.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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