Mısır Silajının Fermantasyon, Aerobik Stabilite Özellikleri Üzerine Aktifleştirilen Lactobacillus buchneri ve Üre İlavesinin Etkileri
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışma, silolama öncesi aktifleştirilen Lactobacillus buchneri (NCIMB 40788 ˗ CNCM I-4323; Lalsil AS, Lallemand Inc., Canada) inokulantının mısır silajına üre ile ilavesinin fermantasyon ve aerobik stabilite üzerine etkilerini belirlemek amacıyla düzenlenmiştir. Mısır süt olum döneminde hasat edilmiştir. Hasat sonrası materyaller, 6 muamele grubuna bölünmüştür. Muamele grupları 1- Kontrol; 2- Lactobacillus buchneri (LB), 3×108 kob/g taze materyal; 3- Üre (Üre), %1 kuru madde; 4- Lactobacillus buchneri + Üre (LB+Üre); 5-Aktive edilen Lactobacillus buchneri (aLB), 3×108 kob/g taze materyal; 6- Aktive edilen Lactobacillus buchneri + Üre (aLB+Üre)’den oluşmaktadır. Katkı maddesi ilavesinden sonra silaj örnekleri her muamele grubunda 3’er tekerrür olmak üzere plastik torbalara vakumlanarak doldurulmuştur. Fermantasyonun 1., 3., 7., 14. ve 75. günü açılan silaj örneklerinde kimyasal ve mikrobiyolojik analizler yapılmıştır. Yetmiş beşinci gün açılan silajlara 7 gün süre ile aerobik stabilite testi uygulanmıştır. Bu çalışmada silolama öncesi aktifleştirilen Lactobacillus buchneri inokulantı ve üre ilavesi mısır silajlarının fermantasyonun ve aerobik stabilitesini olumlu yönde etkilemiştir. aLB grubundaki silajların ham protein (HP), laktik asit (LA) değerleri artarken, asetik asit (AA), propiyonik asit (PA), pH, nötral çözücülerde çözünmeyen lif (NDF), asit çözücülerde çözünmeyen lif (ADF), hemiselüloz (HSEL) ve maya içerikleri ise düşmüştür. Silajlara aLB+ Üre ilave edilmesi silajların aerobik stabilitelerinin gelişmesini sağlamıştır. Sonuç olarak aktifleştirilen Lactobacillus buchneri ve ürenin birlikte kullanılması mısırın fermantasyon profili, kimyasal bileşimini ve aerobik stabilitesini iyileştirebilir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».