Predicting fecal composition, intake, and nutrient digestibility in beef cattle consuming high forage diets using near infrared spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study was to develop near infrared spectroscopy (NIRS) calibrations to predict fecal nutrient composition, intake, and diet digestibility from beef cattle fed high forage diets. Heifers were fed 12 different forage-based diets (>95% forage dry matter basis) in 3 total collection digestibility studies, resulting in individual fecal samples and related spectra (n = 135), corresponding nutrient intake, and apparent total tract digestibility (aTTD) data. Fecal samples were also collected from steers grazing two annual and two perennial forage mixtures over two growing seasons. Samples (n = 13/paddock) were composited by paddock resulting in 30 samples from year 1, and 24 from year 2. The grazing fecal spectra (n = 54) were added to the existing fecal composition spectral library. Dried and ground fecal samples were scanned using a FOSS DS2500 scanning monochromator (FOSS, Eden Prairie, MN). Spectra were mathematically treated for detrend and scatter correction and modified partial least squares (MPLS) regression was performed. The coefficient of determination for cross validation (R2cv) and standard error of cross validation (SECV) were used to evaluate the quality of calibrations. Prediction equations were developed for fecal composition [organic matter (OM), nitrogen (N), amylase-treated ash-corrected neutral detergent fiber (aNDFom), acid detergent fiber (ADF), acid detergent lignin (ADL), undigestible NDF after 240 h of in vitro incubation (uNDF), calcium (Ca), and phosphorus (P)], digestibility [DM, OM, aNDFom, N], and intake [DM, OM, aNDFom, N, uNDF]. The calibrations for fecal OM, N, aNDFom, ADF, ADL, uNDF, Ca, P resulted in R2cv between 0.86 and 0.97 and SECV of 1.88, 0.07, 1.70, 1.10, 0.61, 2.00, 0.18, and 0.06, respectively. Equations predicting intake of DM, OM, N, aNDFom, ADL, and uNDF resulted in R2cv values between 0.59 and 0.91, SECV values of 1.12, 1.10, 0.02, 0.69, 0.06, 0.24 kg·d−1, respectively, and SECV values between 0.00 and 0.16 when expressed as % body weight (BW). Digestibility calibrations for DM, OM, aNDFom, and N resulted in R2cv ranging from 0.65 to 0.74 and SECV values from 2.20 to 2.82. We confirm the potential of NIRS to predict fecal chemical composition, digestibility, and intake of cattle fed high forage diets. Future steps include validation of the intake calibration equations for grazing cattle using forage internal marker and modelling energetics of grazing growth performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle