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Enregistrement W4367299836 · doi:10.1016/j.animal.2023.100833

Review: How the efficiency of utilization of essential amino acids can be applied in dairy cow nutrition

2023· review· en· W4367299836 sur OpenAlexafffund
H. Lapierre, R. Martineau, M.D. Hanigan, D.R. Ouellet

Notice bibliographique

Revueanimal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesConsejo Superior de Investigaciones CientíficasAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésAnabolismCatabolismAmino acidAnimal scienceFetusFecesMetabolismBiologyChemistryPhysiologyMedicineEndocrinologyBiochemistryPregnancyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How the efficiency of utilization of essential amino acids (EffUEAA) can be applied in dairy cow nutrition is presented in this review. The concept of EffUEAA proposed by the National Academies of Sciences, Engineering and Medicine (NASEM, 2021) is first detailed. It represents the proportion of the metabolisable essential amino acids (mEAA) supply used to support protein secretions and accretions (scurf, metabolic fecal, milk and growth). For these processes, the efficiency of each individual EAA is variable, and considered to vary similarly for all the protein secretions and accretions. The anabolic process of gestation is ascribed to a constant efficiency (33%), whereas the efficiency of endogenous urinary loss (EndoUri) is set at 100%. Therefore, the NASEM model EffUEAA was calculated as the sum of EAA in the true protein of secretions and accretions divided by the available EAA (mEAA − EndoUri − gestation net true protein/0.33). In this paper, the reliability of this mathematical calculation was tested through an example where the experimental efficiency of His was calculated assuming that liver removal represents catabolism. The NASEM model and experimental efficiencies were in the same range and varied in similar manner. Assuming that the NASEM model EffUEAA reflects EAA metabolism in the dairy cow, its different applications were examined. In NASEM, target efficiencies were determined for each EAA: 75, 71, 73, 72, 73, 60, 64, 86 and 74% for His, Ile, Leu, Lys, Met, Phe, Thr, Trp, and Val, respectively. From these, recommendations for mEAA supply can be calculated as: [(secretions + accretions)/(target EffUEAA × 0.01) + EndoUri + gestation/0.33], assuming energy supply is adequate. In addition to NASEM propositions, equations to predict EffUEAA with precision and accuracy are detailed, using the ratio of (mEAA-EndoUri) to digestible energy intake, in a quadratic model that includes days in milk. Moreover, milk true protein yield predictions from predicted EffUEAA or efficiency of utilization of metabolisable protein are better than those from the multivariate equation of NASEM (2021) and superior to those predicted with a fixed efficiency. Finally, either the NASEM model or the predicted EffUEAA can be used to assess the responsiveness of a ration to supplementation with a single EAA. If the EffUEAA of the EAA to supplement is higher than the target EffUEAA, while the EffUEAA of the other EAA are lower than the target value, this suggests a potential improvement in milk true protein yield to supplementation with this EAA.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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