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Enregistrement W4293739071 · doi:10.3168/jds.2022-21838

Effect of supplementation with algae β-glucans on performance, health, and blood metabolites of Holstein dairy calves

2022· article· en· W4293739071 sur OpenAlexaff
Maria Eduarda Reis, Ariany Faria de Toledo, A.P. da Silva, Milaine Poczynek, M.C. Cantor, Gercino Ferreira Virgínio Júnior, L.F. Greco, Carla Maris Machado Bittar

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFecesAnimal scienceStarterDairy cattleBiologyFeedlotFeed conversion ratioBody weightFood scienceEndocrinologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have shown that β-glucans extracted from the cell wall of cereals, algae, and yeasts have been associated with improved immune function. However, it is unknown whether algae β-glucan supplementation affects the performance, blood metabolites, or cell counts of immune cells in dairy calves. The objective of this randomized clinical trial was to evaluate whether supplementation of β-glucans to milk replacer in dairy calves fed 6 L/d improved growth performance and fecal status and altered the blood metabolite profile. In this trial, we enrolled Holstein calves (n = 34) at birth (body weight 36.38 ± 1.33 kg; mean ± standard deviation) to receive, from 1 d of age, either 2 g/d algae β-glucans mixed into 6 L/d of milk replacer (22.4% crude protein and 16.2% fat) or an unsupplemented milk replacer (control). The calves were blocked in pairs according to birth weight, sex, and date of birth (up to 5 d difference). Calves were housed individually, and calf starter (24.7% crude protein and 13.9% neutral detergent fiber) was offered ad libitum based on orts of the previous day until 56 d of age (end of the trial). Body weight was measured weekly, and health checks and daily fecal consistency were evaluated daily in every calf by the same observer. Calves with 2 consecutive days of loose feces that sifted through bedding were considered diarrhea positive. We used a linear mixed effects model to evaluate the effects of β-glucan supplementation fed during the preweaning period on performance (average daily gain), final weight, feed efficiency (FE), white blood cell count, and selected blood metabolites, repeated by time. A generalized linear mixed effects model was also run to evaluate the likelihood of a diarrhea bout in the first 28 d of life, controlling for the calf as the subject with a logistic distribution. We included age, serum total protein at 48 h, and birth weight as covariates. At 56 d, β-glucan-supplemented calves weighed more than control calves (56.3 vs. 51.5 kg). Treatment had no effect on total starter intake, but there was a treatment by age interaction for FE, with greater FE for β-glucan-supplemented calves in wk 3 and 5 of age. There was only a tendency for average daily gain to be greater in supplemented calves than in control calves for the duration of the study. Furthermore, control calves had 14.66 [95% confidence interval (95% CI): 9.87-21.77] times greater odds of having a diarrheal bout than β-glucan-supplemented calves. Control calves had 12.70 (95% CI: 8.82-18.28) times greater odds of having an additional day with an abnormal fecal score compared with β-glucan-supplemented calves, suggesting that supplementation ameliorated diarrhea severity. We found no association of treatment with concentrations of serum total protein, albumin, creatinine, or glucose during the preweaning period. Our findings suggest that dietary supplementation of 2 g/d of algae β-glucans to milk replacer improved fecal status and may affect growth, as evidenced by a higher weaning weight, compared with control calves. Future studies should explore the effect of algae β-glucans on lower-gut physiology and digestibility in dairy calves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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