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Enregistrement W4404811886 · doi:10.1016/j.animal.2024.101382

Peripartum energy metabolism of prolific ewes and their progeny in response to prepartum feeding and litter size

2024· article· en· W4404811886 sur OpenAlexaff
M. Plante-Dubé, R Bourassa, P.H. Luimes, Sébastien Buczinski, F. Castonguay, R. Gervais

Notice bibliographique

Revueanimal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of GuelphCegep de Saint HyacintheNGC Aerospace (Canada)Université de SherbrookeUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterEnergy metabolismAnimal scienceBiologyMetabolismEndocrinologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• How prolific ewe energy metabolism is affected by litter size and dietary energy? • Ewe intake was inversely related to litter size in the last week of gestation. • Ewes carrying larger litters mobilized their adipose tissue more extensively. • Higher dietary energy had positive effect on the metabolic status of prolific ewes. • Providing better-adapted diets to the energy requirements of highly prolific ewes. In late gestation, the increased energy demand to support the rapid fetal growth can induce an acute negative energy balance associated with a high risk of pregnancy toxemia, especially for prolific ewes (carrying two or more fetuses). The current study was conducted to evaluate the effects of dietary energy during the last 6 weeks prepartum on the energy metabolism dynamic responses and the newborn lamb metabolic profile in prolific ewes. Forty-five crossbred (Dorset × Romanov) ewes were randomly assigned to 1 of 3 dietary energy densities: E CTRL : 8.36 MJ of metabolizable energy ( ME )/kg DM for weeks −6 to −3 relative to lambing, followed by 10.01 MJ ME/kg DM for weeks −2 and −1; E INCR : weekly increments from 7.99 to 12.69 MJ ME/kg DM; and E HIGH : 10.87 MJ ME/kg DM for the last 6 weeks of gestation. Dry matter intake ( DMI ; daily) and energy intake ( MEI ; daily), blood concentrations of beta-hydroxybutyrate ( BHB ) and glucose (every other day), as well as plasma concentrations of non-esterified fatty acids ( NEFAs ; weekly), BW and body condition score ( BCS ; twice weekly) were determined throughout the experimental period. The effect of time on DMI and MEI varied based on dietary energy densities and litter size. During the last week before lambing, DMI decreased for E HIGH and E INCR ewes, as well as for ewes carrying quadruplets. On average, during week −5 to week −2 of gestation, E HIGH promoted the highest DMI and MEI, resulting in an increase of 0.16 BCS points between the pretreatment week and week −1 prepartum. In contrast, during the same period, BCS of E CTRL and E INCR ewes decreased by 0.35 and 0.19 points, respectively, which was reflected by higher NEFA concentrations compared with E HIGH ewes. The greater litter size was also associated with decreased BCS. Compared with twin-bearing ewes, for which BCS remained stable, BCS decreased for triplet-, and even more intensively for quadruplet-bearing ewes. Consequently, plasma NEFA concentrations were higher for quadruplet-bearing ewes than for twin− and triplet-bearing ewes, especially during the last week prepartum. Blood BHB concentrations increased from 0.63 to 1.13 mM over time. Regardless of dietary treatments, in the last week prepartum, blood BHB concentrations increased for quadruplet-bearing ewes, being 2.6 and 2.2 times greater than for twin− and triplet-bearing ewes, respectively. These results suggest that dynamic responses of energy metabolism in late gestation of prolific ewes are influenced by both dietary energy level and litter size.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations2
Publié2024
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