302 Vitamin and Mineral Supplementation and Rate of Gain in Beef Heifers: Effects on Fetal Trace Mineral Reserves at Day 83 of Gestation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thirty-five crossbred Angus heifers (body weight = 359.5 >± 7.1 kg) were randomly assigned to a 2 × 2 factorial design to evaluate the effects of vitamin and mineral supplementation [VMSUP; supplemented (VTM) vs. unsupplemented (NoVTM)] and rate of gain [GAIN; low gain (LG), 0.28 kg/d vs. moderate gain (MG), 0.79 kg/d] during the first 83 d of gestation on trace mineral concentrations in fetal liver, muscle, and allantoic (ALF) and amniotic (AMF) fluids. The VTM treatment (113 g supplement•heifer-1•d-1) was initiated a minimum 71 d before breeding. At breeding, heifers were either maintained on the basal diet (LG) or received the MG diet by adding a protein/energy supplement to the basal diet. On d 83 of gestation, samples of fetal liver, muscle, ALF, and AMF were collected and analyzed for trace mineral concentrations. In fetal liver, Se, Cu, Mn, and Co concentrations were greater (P ≤ 0.04) for VTM than NoVTM, while Mo and Co greater (P ≤ 0.04) for LG than MG. In fetal muscle, VTM increased (P ≤ 0.02) concentrations of Se and Zn, whereas LG increased (P < 0.01) Zn. In ALF, Mo concentrations were affected (P = 0.03) by a VMSUP × GAIN interaction, with VTM-MG greater than NoVTM-MG; while VTM increased (P < 0.01) concentrations of Se and Co. Trace mineral concentrations were not affected (P ≥ 0.13) in AMF. In conclusion, VTM increased fetal liver Se, Cu, Mn, and Co concentrations; fetal muscle Se and Zn; and ALF Se and Co; while LG increased fetal liver Mo and Co concentrations and fetal muscle Zn. Our results confirm that managerial decisions associated with vitamin and mineral supplementation and rate of gain can alter fetal reserves of trace elements during early pregnancy.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».