Spectroscopic impact on protein and carbohydrate inherent molecular structures of barley, oat and corn combined with wheat DDGS
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this experiment were to use non-invasive and non-destructive infrared molecular spectroscopy as a novel approach to explore and identify protein and carbohydrate molecular structure spectral features of DDGS (dried distillers grain solubles from wheat,Triticum aestivum) and its combinations with barley (Hordeum vulgare), corn (Zea mays) and oat (Avena sativa). The spectral parameters assessed in this study included amides, protein molecular structures ofα-helix andβ-sheet, lignin, cellulosic compounds (CeC) and nonstructural carbohydrates (NSC). The results of the study show that the combinations of DDGS with cereal grains significantly changed (P< 0.05) protein and carbohydrate structures and protein secondary structure. The use of FT/IR molecular spectroscopy in terms of identification of inherent structural changes was remarkable. The combination of DGGS with different grains alters the constituents and intrinsic molecular structures. This change would improve the nutritional quality and digestive characteristics of the feed. Further studies are recommended to evaluate the effect on digestibility, availability and its structural correlation.
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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) | 0,000 | 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 ».