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Enregistrement W4401963817 · doi:10.1002/aro2.77

Partially substituting alfalfa hay with hemp forage promotes the health and well‐being of goats via altering ruminal and plasma metabolites and metabolic pathways

2024· article· en· W4401963817 sur OpenAlexaff
Guowang Luo, Yipeng Yue, Zhipeng Xu, Zunji Shi, Zhaomin Lei, Wenzhu Yang, Duanqin Wu

Notice bibliographique

RevueAnimal Research and One Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesHigh-end Foreign Experts Recruitment Plan of ChinaAgricultural Science and Technology Innovation ProgramChinese Academy of Agricultural SciencesLanzhou University
Mots-clésForageHayAlfalfa hayMetabolic pathwayAgronomyBiologyChemistryMetabolismRumenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hemp forage (HF) seems a suitable forage for ruminants for its high nutritional value and rich phytochemicals that exert health and growth‐promoting activities. We investigated the effects of hemp‐related phytochemicals on rumen and plasma metabolism using metabolome when partially substituting alfalfa hay with HF in goat diets. Numbers of differential metabolites linearly increased with increasing HF substituting rate, approximately 50% of which were phytochemicals. Metabolic pathway enrichment analysis showed that the inclusion of HF greatly promoted steroid hormone biosynthesis, one carbon pool by folate, and retinol metabolism pathways in both rumen and plasma, which are beneficial for promoting animal health and well‐being and enhancing the quality of animal products. Some phytochemicals showed inhibitory activities on the growth of certain ruminal bacteria; meanwhile, the detected intermediate metabolites indicated degradation of the phytochemicals by ruminal microbes. These phytochemicals work individually and synergistically to alter ruminal and plasma metabolic pathways, thus exerting benefits in promoting the health and well‐being of animals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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