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Enregistrement W4414830597 · doi:10.1093/jas/skaf300.656

PSII-23 Evaluation of diets varying in rumen available protein on methane production in continuous culture fermenters.

2025· article· en· W4414830597 sur OpenAlexaff
A. N. Hafla, P. J. Guiroy, Maria Sardi, Samia El-Haddad, W. H. Kolath, G.F. Schroeder, Pedro da Motta Veiga

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRumenFermentationRandomized block designMethaneEffluentFeedlotMethane emissionsRespirometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to evaluate methane emissions and fermentation parameters in in vitro continuous culture (IVCC) fermenters receiving feedlot diets with varying levels of rumen available protein (RAP, sum of degradable intake CP and recycled nitrogen). Diets were formulated with the Cargill MAXTM system, which utilizes a model to estimate microbial CP (MCP) based on type and amount of dietary carbohydrates fermented in the rumen. Twelve fermenters were used in a randomized block design experiment with two 10-d periods. Dietary treatments were: DEF (RAP deficient by 20% compared to MCP requirements), BAL (balanced to MCP), EXNPN, (20% excess RAP compared to MCP), EXTP (20% excess RAP compared to MCP) but replacing NPP by true protein (urea vs soybean meal). Fermenters (~ 2 L capacity) were fed (~ 80) a steam flaked corn, DDGS and wheat hay-based TMR diet once daily. Effluent was collected the last 2 days of the experiment to determine nutrient degradation, VFA, and microbiome composition. Methane in the headspace was monitored continuously in all fermenters using a Micro-Oxymax Respirometer (Columbus Instrument Inc., Columbus OH). Data was analyzed with the lmer package in R with a model that contained the fixed effects of diet, their interaction with time (if applicable), and the random effects of period and fermenter. The DEF diet increased methane production (µmol/h) by approximately 43% compared to all other treatments (P < 0.01), and the effect was consistent across all hours, with no difference between the other diets. There was a tendency (P = 0.07) for excess diets to increase NDF degradation compared to DEF and BAL (34.0, 35.0, 43.1, 43.6% for DEF, BAL, EXNPN, and EXTP respectively, SEM=4.8%). There was no effect of diet on VFA production or proportion except for isovalerate which decreased (P = 0.03) only in EXNPN. Ammonia concentration was higher (P < 0.05) in EXNPN at 1-4 h post feeding. There was a tendency (P = 0.09) for the diet to affect bacterial DM flow with BAL having the highest flow (6.46, 7.24, 6.88, 5.82 g/d for DEF, BAL, EXNPN, and EXTP respectively, SEM = 0.72). There were no effects of diets on methanogens. Microbiome diversity was different (P = 0.03) for the DEF compared to the other diets. The BAL and excess diets had a more diverse carbohydrate-active potential than the DEF diet, suggesting that the DEF diet supports complex fermenting bacteria, while the BAL and Excess diets encourage a more diverse set of fermenting bacteria. These findings suggest that diets varying in RAP modulate the metabolic potential of the microbiome, which in turn affects methane production. This study shows that changes in RAP levels can have an impact on methane production in feedlot diets.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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