High deoxynivalenol and ergot alkaloid levels in wheat grain: effects on growth performance, carcass traits, rumen fermentation, and blood parameters of feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to assess the impacts of a mixture of deoxynivalenol (DON) and ergot alkaloids (EAs) on growth performance, rumen function, blood parameters, and carcass traits of feedlot cattle. Forty steers (450 ± 6.0 kg) were stratified by weight and randomly allocated to 1 of 4 treatments; control-low (CON-L), control-high (CON-H) which contained low or high wheat screenings that lacked mycotoxins at the same level as the mycotoxin-low (MYC-L; 5.0 mg/kg DON, 2.1 mg/kg EA), and mycotoxin-high (MYC-H: 10 mg/kg DON, 4.2 mg/kg EA) diets that included wheat screening with mycotoxins. Steers were housed in individual pens for a 112-day finishing trial. Intake was 24.8% lower (P < 0.001) for MYC steers compared to CON steers. As a result, average daily gains of MYC steers were 42.1% lower (P < 0.001) than CON steers. Gain to feed ratio was also lower (P < 0.001) for MYC steers compared to CON steers. Platelets, alanine aminotransferase, globulins, and blood urea nitrogen were lower (P ≤ 0.008), and lymphocytes, glutathione peroxidase activity (GPx), and interleukin-10 (IL-10) were elevated (P ≤ 0.002) in MYC steers compared to CON steers. Hot carcass weights and backfat thickness were reduced (P < 0.001) in MYC steers, resulting in leaner (P < 0.001) carcasses and higher (P < 0.007) meat yield compared to CON steers. Results suggest that a mixture of DON and EAs negatively impacted health, performance, and carcass traits of feedlot steers, with the majority of this response likely attributable to EAs. However, more research is needed to distinguish the relative contribution of each mycotoxin to the specific responses observed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».