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Enregistrement W4409375079 · doi:10.3168/jds.2024-25770

Effects of a flaxseed and pea matrix on in vitro ruminal fermentation, nutrient degradability, and methane emissions

2025· article· en· W4409375079 sur OpenAlexafffund
James R Vinyard, Mikayla L Johnson, Gerald K Salas-Solís, Ana Carolina Silva Vicente, Mawaddah Putri Arisma Siregar, Efstathios Sarmikasoglou, C. M. Hammond, Kaliandra Souza Alves, Lynne C. Girardin, Breeanna Kelln, R Dreger, José Arce, A.P. Faciola

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesO and T FarmsUniversity of Florida
Mots-clésNutrientFermentationMethaneAgronomyMethane emissionsRumenChemistryFood scienceBiologyAnimal scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the impacts of feeding a rumen-protected matrix of fat and protein from flaxseed and peas (LinPRO-R [LIN]; ∼21% fat, 24% CP, and 10.07% n-3 FA; % of DM) on ruminal fermentation, nutrient degradability, and methane emissions, in vitro. Treatments were: 0% (0P), 2.5% (2.5P), 5% (5P), and 7.5% (7.5P) of DM inclusion of LIN, with LIN replacing portions of dried distillers grains and calcium salts of long-chain fatty acids in the diet to maintain similar levels of CP and ether extract (EE). In experiment 1, we used 3 independent runs with 4 replicates per treatment, and 0.5 g of each TMR (16% CP, 33% NDF, 28% starch, 4.2% EE; as % of DM) was incubated in buffered ruminal content for 24 and 48 h, for a total of 6 runs, in glass serum bottles. Gas pressure was measured at 0, 3, 6, 9, 12, 24, and 48 h to estimate total gas and methane productions in the headspace and VFA and lactate concentrations in the fermentation liquid phase. Furthermore, OM degradation was measured at 24 and 48 h after bottles were opened. For experiment 2, twice daily, 53 g of DM of the same treatments was provided to each fermentor. The treatments were arranged in a replicated 4 × 4 Latin square using 8 fermenters. Four 10-d experimental periods (7 d adaptation and 3 d sample collection) were done. Samples were collected from fermentor effluents at 3, 6, 9, and 24 h after morning feeding and composited to determine lactate and VFA concentrations and nutrient degradation. Experiment 1 data were analyzed using PROC GLIMMIX of SAS where treatment was a fixed effect and run was a random effect. Experiment 2 data were analyzed similarly, with square, fermentor within square, period, and the fermentor by treatment interaction being random effects. For experiment 1 with increasing LIN, total gas volume and methane produced per gram of OM degraded decreased linearly, whereas lactate concentration and OM degradability linearly increased. We found no effect of LIN inclusion level on any VFA proportion. For experiment 2 Butyrate and isobutyrate proportions linearly decreased, and NDF degradation quadratically increased, with increasing inclusion of LIN. We found no differences for any other VFA proportions, the total concentration of all VFA, lactate concentration, or the degradation of DM, OM, or CP. Thus, inclusion of LIN, with its higher concentration of n-3, can occur without impairing ruminal fermentation and nutrient degradation; it alters the fermentation profile to reduce total gas volume and methane produced per gram of OM degraded, favors other VFA rather than butyrate or isobutyrate, and increases fiber degradation.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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