Supplementing a Phytogenic Feed Additive Modulates the Risk of Subacute Rumen Acidosis, Rumen Fermentation and Systemic Inflammation in Cattle Fed Acidogenic Diets
Notice bibliographique
Résumé
Feeding with high-concentrate diets increases the risk of subacute ruminal acidosis (SARA). This experiment was conducted to evaluate whether supplementing a phytogenic feed additive based on L-menthol, thymol, eugenol, mint oil (Mentha arvensis) and cloves powder (Syzygium aromaticum) (PHY) can amend the ruminal fermentation profile, modulate the risk of SARA and reduce inflammation in cattle. The experiment was designed as a crossover design with nine non-lactating Holstein cows, and was conducted in two experimental runs. In each run, cows were fed a 100% forage diet one week (wk 0), and were then transitioned stepwise over one week (0 to 65% concentrate, wk adapt.) to a high concentrate diet that was fed for 4 weeks. Animals were fed diets either with PHY or without (CON). The PHY group had an increased ruminal pH compared to CON, reduced time to pH < 5.8 in wk 3, which tended to decrease further in wk 4, reduced the ruminal concentration of D-lactate, and tended to decrease total lactate (wk 3). In wk 2, PHY increased acetate, butyrate, isobutyrate, isovalerate, and the acetate to propionate ratio compared to CON. Phytogenic supplementation reduced inflammation compared to CON in wk 3. Overall, PHY had beneficial effects on ruminal fermentation, reduced inflammation, and modulated the risk of SARA starting from wk 3 of supplementation.
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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) | 0,001 | 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 ».