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Enregistrement W4229056930 · doi:10.1186/s40104-022-00700-8

Effect of commercial slow-release urea product on in vitro rumen fermentation and ruminal microbial community using RUSITEC technique

2022· article· en· W4229056930 sur OpenAlexafffund
Yongmei Guo, Ling Xiao, Long Jin, Sumei Yan, Dongyan Niu, Wenzhu Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésRumenPropionateDry matterFermentationChemistrySoybean mealFood scienceAnimal scienceNeutral Detergent FiberOrganic matterUreaBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objectives of this study were to determine the effect of commercial slow-release urea (SRU) on in vitro fermentation characteristics, nutrient digestibility, gas production, microbial protein synthesis and bacterial community using a rumen simulation technique (RUSITEC). The experiment was a completely randomized design with four treatments and four replications of each treatment. Treatments were: control diet (no SRU addition), control diet plus 0.28% SRU (U28), or plus 0.56% SRU (U56), and control diet that was modified substituting a part of soybean meal equivalent to 0.35% SRU (MU35; dry matter [DM] basis). The experiment consisted of 8 d of adaptation and 7 d of data and sample collection. Rumen inoculum was obtained from three ruminally fistulated Angus cows fed the same diet to the substrate incubated. RESULTS: Digestibility of DM, organic matter (OM), crude protein (CP), fibre and starch was not affected, but daily production of gas (P < 0.07) and methane (P < 0.05) was quadratically increased with increasing SRU supplementation. The increase of SRU addition did not affect fermentation pH and total volatile fatty acid (VFA) production, whereas linearly (P < 0.01) decreased proportion of propionate, and linearly (P < 0.01) increased acetate to propionate ratio and ammonia nitrogen (N) concentration. The microbial N efficiency was also linearly (P < 0.03) improved with increasing supplementation of SRU. In comparison with control diet, the dietary substitution of SRU for part of soybean meal increased (P < 0.05) the digestibility of DM, OM and CP and decreased (P < 0.02) the total gas production. The total VFA production and acetate to propionate ratio did not differ between control and MU35, whereas the proportion of butyrate was lower (P < 0.05) and that of branched-chain VFA was greater (P < 0.05) with MU35 than control diet. Total and liquid-associated microbial N production as well as ammonia N concentration were greater (P < 0.03) with MU35 than control diet. Observed operational taxonomic units (OTUs), Shannon diversity index, and beta diversity of the microbial community did not differ among treatments. Taxonomic analysis revealed no effect of adding SRU on the relative abundance of bacteria at the phylum level, while at the genus level, the beneficial impact of SRU on relative abundance of Rikenellaceae and Prevotellaceae in feed particle-associated bacteria, and the abundance of Roseburia in liquid associate bacteria was greater (P < 0.05) with MU35. CONCLUSIONS: Supplementation of a dairy cow diet with SRU showed potential of increase in ammonia N concentration and microbial protein production, and change fermentation pattern to more acetate production. Adding SRU in dairy cow diet also showed beneficial effect on improving digestibility of OM and fibre. The results suggest that SRU can partially substitute soybean meal in dairy cow diet to increase microbial protein production without impairing rumen fermentation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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