222 Awardee Talk: What we Know Now: Strategic Zinc Supplementation for Cattle Utilizing Growth Promoting Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A 98-d study examined the effects of increasing supplemental Zn on cattle performance, plasma Zn concentrations, and nitrogen metabolism using 92 Angus-crossbred steers (424 ± 28 kg) administered growth-promoting technologies. Steers were implanted with Component TE-200 (Elanco, Greenfield, IN) on d 0 and fed 300 mg‧steer-1‧d-1 of ractopamine hydrochloride (Zoetis, Parsippany, NJ) from d 70-98. Pens were equipped with GrowSafe bunks (GrowSafe Systems Ltd., Airdrie, AB, Canada), and steer served as the experimental unit (n = 22 or 23 steers/treatment). Dietary Zn treatments included 0, 100, 150, and 180 mg Zn/kg dry matter from ZnSO4 (Zn0, Zn100, Zn150, and Zn180, respectively). Data were analyzed via the Mixed and Corr procedures of SAS. Contrast statements tested linear, quadratic, and cubic effects of Zn supplementation and Zn0 vs. Zn supplementation. Day 10 and 70 body weights and d 0-10 and 0-70 average daily gain were linearly increased with increasing Zn supplementation (P ≤ 0.05), and greater for Zn supplemented steers (P ≤ 0.03). Concurrently, d 10 and 69 plasma Zn concentrations linearly increased (P ≤ 0.03). Final body weight, dressing percentage, ribeye area, 12th rib fat, and marbling were not influenced by Zn supplementation (P ≥ 0.11). Hot carcass weight tended to be 7 kg greater for Zn supplemented steers than Zn0 (P = 0.07). Day 10 liver Mn tended to be positively correlated with d 10 liver arginase activity (r = 0.27; P = 0.07) and was positively correlated with d 10 serum urea nitrogen (r = 0.55; P < 0.0001). Neither d 79 liver arginase activity nor serum urea nitrogen were correlated with d 79 liver Mn (P ≥ 0.21). These data suggest increased supplemental Zn is beneficial to growth directly following implant administration and that implants and beta agonists differentially influence nitrogen metabolism.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».