Interactions Between Trace Elements and Macro Minerals in Pregnant Heifers
Notice bibliographique
Résumé
There is a lack of information on mineral interactions that take place during a heifer’s pregnancy when nutrient demand is high. The objective of the present study was to evaluate the interactions between the macro minerals calcium (Ca), phosphorus (P), magnesium (Mg), sulphur (S), sodium (Na) and potassium (K) and the trace elements copper (Cu), iron (Fe), manganese (Mn), molybdenum (Mo), selenium (Se), zinc (Zn) and cobalt (Co) in pregnant heifers. Twenty-four pregnant heifers (age 18.2 ± 0.14 months; 87.5 ± 4.74 days in gestation; 497 ± 8.5 kg of body weight) were used in a 7 d digestibility trial (indirect method using lignin as a marker) during which they were fed a diet that provided minerals in accordance with NASEM requirements for gestating beef cattle. At the end of the digestibility trial, blood (jugular venipuncture) and liver (biopsy) samples were collected from each heifer. Multiple linear regression models were developed based on the main correlations and by considering collinearity effects between variables. Iron intake positively affected Mo concentration in serum, which was >10 µg/dL for most of the animals. Apparent absorption of Fe was negatively affected by Mo intake and Ca to P ratio in feed, whereas Se absorption was negatively affected by Fe intake and positively by Mo intake. The absorption coefficients of Mo and Fe were inversely related, emphasizing the interactions between these elements. Serum Fe and Cu in the liver were positively correlated, while liver Fe was inversely related to liver Mn. Fewer interactions were observed between the macro minerals. In conclusion, within the interactions observed, those between Fe and Mo deserve special attention, as high dietary Fe is commonly found in typical ruminant diets, and high serum Mo may indicate molybdenosis. Furthermore, high Fe intake appears to impact Se and Mn utilization.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».