Animal board invited review: The contribution of adipose stores to milk fat: implications on optimal nutritional strategies to increase milk fat synthesis in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
A wide range of nutritional and non-nutritional factors influence milk fat synthesis and explain the large variation observed in dairy herds. The capacity of the animal to synthesize milk fat will largely depend on the availability of substrates for lipid synthesis, some of which originate directly from the diet, ruminal fermentation or from adipose tissue stores. The mobilization of non-esterified fatty acids from adipose tissues is important to support the energy demands of milk synthesis and will therefore have an impact on the composition of milk lipids, especially during the early lactation period. Such mobilization is tightly controlled by insulin and catecholamines, and in turn, can be affected indirectly by factors that influence these signals, namely diet composition, lactation stage, genetics, endotoxemia, and inflammation. Environmental factors, such as heat stress, also impact adipose tissue mobilization and milk fat synthesis, mainly through endotoxemia and an immune response-related increase in concentrations of plasma insulin. Indeed, as proposed in the present review, the central role of insulin in the control of lipolysis is key to improving our understanding of how nutritional and non-nutritional factors impact milk fat synthesis. This is particularly the case during early lactation, as well as in situations where mammary lipid synthesis is more dependent on adipose-derived fatty acids.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».