Bacillus spp. supplementation promotes feed efficiency in mid- to late-lactation dairy cows and affects rumen fermentation traits of rumen-fistulated females offered a corn silage–based total mixed ration diet
Notice bibliographique
Résumé
Two experiments evaluated the effects of supplementing a Bacillus -based direct-fed microbial (DFM) on productive performance of mid- to late-lactating dairy cows (experiment [Exp.] 1), and on rumen fermentation traits of rumen-fistulated Holstein cows (Exp. 2). In Exp. 1, 60 mid-lactating (126 ± 11.5 DIM), primiparous (n = 14), and multiparous (n = 46) Holstein cows were blocked, within parity, by milk yield into (1) TMR (CON; n=30) and (2) CON with Bacillus licheniformis 809 and Bacillus subtilis 810 (n = 30; BAC). Diets were offered for 12 wk, following a 3-wk covariate period. All cows received a corn silage–based TMR throughout the study. Dry matter intake and milk yield were evaluated daily, whereas milk, blood, and fecal samples were collected on wk 4, 8 and 12 for milk composition, metabolite analysis (urea and glucose), and nutrient digestibility, respectively. In Exp. 2, 16 rumen-fistulated nonlactating multiparous Holstein cows were ranked by initial BW and assigned to the treatments described in Exp. 1. The experimental period lasted 25 d and samples were taken on d 22 to 25 for in situ DM degradability, rumen ammonia, and pH. All data were analyzed with the MIXED procedure of SAS using cow as the experimental unit. In Exp. 1, DMI was reduced in BAC-fed cows, but no differences were observed on milk yield. Cows offered BAC had a grater feed efficiency versus CON (+100 g/kg feed). Bacillus spp. supplementation increased milk fat content, reduced MUN, and tended to reduce milk protein content. Mean BUN was reduced and plasma glucose was greater in cows fed BAC. No treatment effects were observed for DM or starch digestibility, but NDF digestibility was greater for BAC-fed cows. In Exp. 2, a treatment × hour interaction was observed on DM degradability, being greater at 12 h postfeeding in BAC cows versus CON. Rumen pH tended to be greater for BAC at 12, 24, and 72 h, whereas mean rumen pH and DM degradability were greater in BAC. In summary, feeding a Bacillus -based DFM to mid- to late-lactating dairy cows improved feed efficiency and increased mean glucose, while also stimulating DM and NDF digestibility.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».