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Enregistrement W4402533644 · doi:10.1093/jas/skae234.656

PSVIII-11 Cold stress responses in beef heifers with divergent residual feed intake

2024· article· en· W4402533644 sur OpenAlexaffabout
María Camila Londoño-Méndez, Sergio David Lasso-Ramirez, Carolyn Fitzsimmons, Graham Plastow, Edward W. Bork, J. A. Basarab, Gleise Medeiros da Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual feed intakeAnimal scienceBeef cattleCold stressBiologyBody weightFeed conversion ratioEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Beef cattle have been selected for feed efficiency to reduce feeding costs and environmental impact. Still, there is a paucity of knowledge on how feed-efficient beef females maintained outdoors respond to extreme cold weather. Therefore, this research assessed blood parameters and rumen temperature (RT) of beef heifers with divergent residual feed intake (RFI) during winter in Alberta, Canada. Ccrossbred beef heifers [n = 41; body weight (BW) = 474 ± 38; approximately 21 mo of age) previously tested for RFI in drylot and classified as either more (n = 21; LOW-RFI = -1.0 ± 0.70) or less feed-efficient (n = 20; HIGH-RFI = 1.4 ± 1.00) were used in a completely randomized design for 55 d (January to March). Heifers were maintained in a single dormant pasture and received free-choice hay. A Smart Rumen Bolus (Moonsyst) was used to automatically record RT. Blood samples were collected every 18 ± 8 d based on weather conditions to determine concentrations of blood urea nitrogen (BUN), non-esterified fatty acids (NEFA), insulin-like growth factor 1 (IGF-1), β-Hydroxybutyric acid (BHBA), leptin (LEP), free triiodothyronine (fT3), haptoglobin (HP), heat shock protein 70 (HSP70), gamma-aminobutyric acid (GABA), and serotonin (5-HT). Environmental conditions were assessed by calculating the Climate Comprehensive Index (CCI) using temperature, wind speed, solar radiation, and humidity from a weather station within 1 km of the pasture. Based on CCI, daily weather conditions were considered to impose mild, moderate, severe, extreme, and extremely dangerous stress risk for 3, 15, 19, 13, and 5 d of the study, respectively. Leptin was greater in HIGH vs. LOW-RFI heifers (P = 0.05; 5.21 vs. 4.56 ng/ml). A tendency for an RFI × day interaction was detected for GABA (P = 0.09) and HP (P = 0.06), with greater concentrations in the LOW-RFI heifers on extreme and extremely dangerous cold days, respectively. However, HP concentrations were below the threshold for inflammation throughout the study. An effect of day was detected for IGF-1, LEP, BUN, NEFA, BHB, and 5-HT (P ≤ 0.001). The least concentrations of BHBA and BUN (128 nmol/L and 4.8 mg/dL, respectively) were recorded, along with the greatest NEFA concentration (0.619 mEq/L), during an extremely dangerous cold day. On extreme cold days, LEP (3.7 ug/L) was the least and 5-HT was the greatest (56.7 ng/mL). Rumen temperature was greater in LOW-RFI vs. HIGH-RFI when day imposed greater risks to cause cold stress (P = 0.01). However, no differences were detected in final BW or average daily gain (P ≥ 0.24). In summary, results indicate differential blood parameter dynamics and rumen temperature fluctuations between high and low RFI heifers under varying cold stress conditions. Greater plasma leptin concentrations and decreased rumen temperature are likely associated with heightened thermogenic activity and cold stress in less-feed-efficient heifers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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