150 Effect of Ergot Alkaloids and a Mycotoxin Deactivating Product on in vitro Rumen Fermentation Using the Rumen Simulation Technique (RUSITEC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A rumen simulation technique (RUSITEC) investigated effects of ergot alkaloids (E) and a mycotoxin deactivating product (Biomin® AA; B) on nutrient digestion, rumen fermentation, total gas and methane emissions. Fermenters received a finishing diet of 90:10 concentrate:barley silage. Using a randomized complete block design, treatments were assigned (4 vessels/treatment) within two RUSITECs in a 2 × 2 factorial. Treatments included: 1) control diet, 2) control + 1 g B, 3) control + 20 ppm E, and 4) control + 20 ppm E + 1 g B. The study had a 14-d experimental period, with 7-d adaptation and 7-d sample collection. Data were analyzed in SAS using PROC mixed including fixed effects of E, B, and E×B interaction. Random effects included RUSITEC apparatus and cow rumen inoculum (n = 4). Ergot decreased dry matter disappearance (DMD) (P < 0.05; 87.9 vs. 87.2%) and organic matter disappearance (OMD) (P < 0.05; 88.8 vs. 88.4%). Adding B increased OMD (P < 0.05; 88.3 vs. 88.9%) and neutral detergent fiber disappearance (NDFD) (P < 0.01); however, an E×B interaction was observed for NDFD (P < 0.01) with B promoting greater increases with E. Ergot decreased acetate proportions (P < 0.01) and increased isovalerate (P < 0.05). Consequently, acetate:propionate was reduced (P < 0.05) with E. Inclusion of B increased total volatile fatty acids (P < 0.01), and proportions of acetate (P < 0.05) and propionate (P < 0.05), and decreased valerate (P < 0.01), isovalerate (P < 0.01), and caproate (P < 0.01). Treatments did not affect (P ≥ 0.17) ammonia-N, total gas, or methane production (mg/d or mg/g of OM fermented). In conclusion, E reduced OMD and acetate production, but these responses were reversed by the addition of B.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».