A Review of 3-Nitrooxypropanol for Enteric Methane Mitigation from Ruminant Livestock
Notice bibliographique
Résumé
Methane (CH4) from enteric fermentation accounts for 3 to 5% of global anthropogenic greenhouse gas emissions, which contribute to climate change. Cost-effective strategies are needed to reduce feed energy losses as enteric CH4 while improving ruminant production efficiency. Mitigation strategies need to be environmentally friendly, easily adopted by producers and accepted by consumers. However, few sustainable CH4 mitigation approaches are available. Recent studies show that the chemically synthesized CH4 inhibitor 3-nitrooxypropanol is one of the most effective approaches for enteric CH4 abatement. 3-nitrooxypropanol specifically targets the methyl-coenzyme M reductase and inhibits the final catalytic step in methanogenesis in rumen archaea. Providing 3-nitrooxypropanol to dairy and beef cattle in research studies has consistently decreased enteric CH4 production by 30% on average, with reductions as high as 82% in some cases. Efficacy is positively related to 3-NOP dose and negatively affected by neutral detergent fiber concentration of the diet, with greater responses in dairy compared with beef cattle when compared at the same dose. This review collates the current literature on 3-nitrooxypropanol and examines the overall findings of meta-analyses and individual studies to provide a synthesis of science-based information on the use of 3-nitrooxypropanol for CH4 abatement. The intent is to help guide commercial adoption at the farm level in the future. There is a significant body of peer-reviewed scientific literature to indicate that 3-nitrooxypropanol is effective and safe when incorporated into total mixed rations, but further research is required to fully understand the long-term effects and the interactions with other CH4 mitigating compounds.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».