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Enregistrement W4402541291 · doi:10.1093/jas/skae234.425

353 Zinc supplementation prior to transit and transit duration effects on feedlot performance and muscle fatigue of beef steers: Part I – Performance and Muscle Fatigue

2024· article· en· W4402541291 sur OpenAlexaff
Allison M Baumhover, Brock M Ortner, Daniel U. Thomson, K. S. Schwartzkopf-Genswein, Stephanie L Hansen

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeedlotTransit (satellite)Animal scienceMuscle fatigueDuration (music)Transit timeZincInternal medicineMedicineChemistryBiologyPhysical medicine and rehabilitationElectromyographyEngineeringTransport engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated zinc (Zn) as a mitigation strategy for transit-induced muscle fatigue. Recently weaned Angus-cross steers (n = 80) were stratified by body weight (BW = 265 ± 18.0 kg) to a 2×2 factorial. Dietary (DIET) treatments of no supplemental Zn (Zn0) or 100 mg supplemental Zn/kg DM (Zn100; Zn as ZnSO4), were fed for 42 d before transit. Along with a transit duration (DUR) of 8 h (~707 km; 8H) or 18 h (~1,608 km; 18H) on d 0. Upon return, and for 56 d post-transit, all steers received Zn100. Individual feed disappearance was monitored using GrowSafe bunks (1 bunk/pen; 5 steers/pen). Body weights were collected on d -42, -41, -1, 0 (on truck), 1 (off truck), 2, 7, 28, 55, and 56. Blood samples for analysis of non-esterified fatty acid (NEFA) and serum L-lactate were collected on d -1, 1, 2, and 7. Data were analyzed via ProcMixed of SAS (experimental unit = steer; 15 to 20/treatment) as a 2 × 2 factorial, with fixed effects of DIET, DUR, and the interaction. Individual initial (d -42) BW was used as a covariate in BW analysis. Average DMI of d -11 to d -2 (pre-trucking) was used as a covariate in post-transit DMI analysis. Blood parameters were log-transformed and analyzed as repeated measures with repeated effect of day. Pre-transit (d -1) concentrations were used as a covariate. Pre-transit average daily gain (ADG) and dry matter intake (DMI) were greater (P ≤ 0.02) and feed efficiency (gain to feed; G:F) tended to be greater (P = 0.10) in Zn100 vs. Zn0. BW on d -1 and 7 (P = 0.01) was greater for Zn100 than Zn0. There was a DIET effect and DUR tendency on post-transit G:F where Zn0 was greater than Zn100 (P ≤ 0.01) and 18H tended to be greater than 8H (P = 0.05). 56-d post-transit ADG was least for Zn100-8H (DIET×DUR, P = 0.02). Post-transit DMI was greatest for Zn0-8H with Zn100-8H being the lowest and other treatments being not different (DIET × DUR, P = 0.04). Diet did not affect L- lactate or NEFA concentrations (P > 0.13). NEFA was greater for 18H vs. 8H on d 1 and 2 but less on d 7 (DUR×DAY, P < 0.01). There was a DUR×DAY effect (P ≤ 0.01) for L-Lactate where 8H tended to be greater than 18H on d 1, but by d 2 8H was lesser than 18H, and on d 7 they were not different. In conclusion, longer transit duration increases some indicators of muscle fatigue and Zn supplementation improved pre-transit performance. Receiving Zn supplementation after trucking also improved the post-transit performance of those not previously supplemented with Zn.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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