143 Effect of Supplementary Selenium Source on Dairy Cow Performance, Antioxidant Status, and Apparent Absorption and Retention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this experiment was to determine how source of selenium (Se) affects dairy cow performance, antioxidant status, and apparent absorption and retention. Multiparous Holstein cows (n = 24; 597 ± 49 kg BW) were blocked by days in milk (161 ± 18) and randomly assigned to receive 0.3 mg/kg of either: 1) organic Se (selenized yeast; ORG; Sel-Plex-Alltech); or, 2) inorganic Se (sodium selenite; INO) premix, top dressed and mixed into a ration daily. After an 11-week adaptation period (blood and milk sampled monthly), cows received an intraruminal dose of Se77 (either Se77 yeast or NaSe77O3) followed by a 4-day period of blood and rumen fluid sampling, and total collection of feces, urine, and milk. Data were analyzed using PROC GLIMMIX in SAS with fixed effects of treatment, time, and their interaction, and random effect of block. Daily DMI (23 ± 0.6 kg), milk yield (35 ± 1.2 kg), plasma glutathione peroxidase (64 ± 4.2 U), and serum Se (0.11 ± 0.003 µg/g) were not different between treatments during the adaptation period. Serum Se77 maximum concentration and area under the curve (AUC) were not different between treatments for 72 hours following infusion, but rumen fluid Se77 AUC was higher (P = 0.02) for ORG cows. Apparent absorption (64 ± 1.3%) and retention (44 ± 1.5%) of the Se77 dose did not differ between treatments. The ORG cows had lower urinary excretion (13 vs. 17 ± 0.6%; P < 0.01), higher milk excretion (6 vs. 2 ± 0.3%; P < 0.01), and similar fecal excretion (36 ± 1.3%; P = 0.9) of Se77 compared to INO cows. These results indicate that ORG Se increased Se content of milk and decreased Se excretion in urine, but did not alter performance, antioxidant status, and apparent absorption and retention of Se in mid-lactation cows.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».