Chemical Form of Trace Minerals (Copper, Zinc and Manganese) Fed to Rams Affects Plasma Testosterone Concentrations and Semen Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the impacts of dietary trace mineral supplementation (copper, zinc and manganese) on plasma testosterone concentrations and semen characteristics in Afshari × Booroola merino rams. Twenty rams were equally allocated into four groups and fed for 70 days, as follows: Control (no supplemental minerals); Sulphate (sulphate forms); Hydroxychloride (30% hydroxychloride, 70% sulphate) and Amino chelate (30% chelate, 70% sulphate). Plasma testosterone concentrations, seminal plasma antioxidant enzyme activities, alkaline phosphatase and total antioxidant capacity were assessed on Days 0 and 70. On Day 70, all these end points were higher (p < 0.05) in the Hydroxychloride and Amino chelate groups compared to the other groups. Furthermore, the Sulphate group had no significant change from Day 0, whereas the Control group decreased (p < 0.05). Ejaculate volume and sperm concentration were measured in fresh semen. Sperm quality was evaluated in fresh and frozen-thawed samples, including motility, morphology, viability and membrane functionality every 14 days. From Day 42, sperm motility, viability and membrane functionality improved (p < 0.05) in the Hydroxychloride and Amino chelate groups. These parameters remained stable in the Sulphate group but declined in the Control group (p < 0.05). Notably, the Control group had the highest percentage of morphologically abnormal sperm at 70 days (p < 0.05). Additionally, the Hydroxychloride and Amino chelate groups had fewer apoptotic sperm and lower malondialdehyde concentrations compared to the Control and Sulphate groups. In conclusion, supplementation with hydroxychloride or amino chelate forms of trace minerals optimised reproductive performance in rams, with higher plasma testosterone concentrations and superior sperm quality compared to sulphate or control diets.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».