Pregnancy and Embryonic Loss Among Timed Artificial Insemination Protocols in Post-partum Dairy Buffaloes (Bubalus bubalis)
Notice bibliographique
Résumé
The aims of the study were to determine the pregnancies and embryonic losses following Timed Artificial Insemination (TAI) protocols and to generate strategic breeding management for buffaloes. In Study 1, buffaloes in natural estrus were inseminated, serving as Control (T1). In T2, buffaloes were subjected to the Controlled Internal Drug Release-Synch-human Chorionic Gonadotropin (CIDR-Synch-hCG) protocol. In T3, animals were subjected to Prostaglandin protocol, and T4 is similar to T3 except that hCG was supplemented on the Day of AI. In Study 2, buffaloes were subjected to the CIDR-Synch-hCG protocol, and the sizes of pre-ovulatory follicles were measured as the basis for the conduct of TAI. In Study 3, animals were similarly subjected to the CIDR-Synch-hCG protocol at different seasons. Results in Study 1 indicate that the CIDR-Synch-hCG protocol achieved pregnancy rates on Days 30 and 60 post-AI and embryonic loss, which are not significantly different (P<0.05) from those of natural estrus (T1), and that the Prostaglandin protocol supplemented with hCG (T4) resulted in significantly higher pregnancies and lower embryonic loss compared with Prostaglandin alone (T3) group. In Study 2, inseminating buffaloes with ≥12.0 mm pre-ovulatory follicle size (T3) yielded the highest pregnancies (P<0.05) at Days 30 and 60 with the lowest (P<0.05) embryonic loss among follicle size groups. In Study 3, TAI performed during January-March and October-December indicated significantly higher pregnancies (P<0.05) with lower embryonic loss (P<0.05) compared with the April-June and July-September seasons. In sum, the present study demonstrated the efficiencies of Timed AI protocols, which provided opportunities for their strategic use in breeding programs to achieve greater productivity and profitability from buffalo farming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».