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Enregistrement W4415532046 · doi:10.3168/jds.2025-26966

Effect of ensiled or finely ground α-amylase–enabled corn grain on lactation performance, chewing, ruminal fermentation, digestibility, and nitrogen partition of dairy cows

2025· article· en· W4415532046 sur OpenAlexafffund
Wesley de Rezende Silva, Adilson Nunes Da Silva, Mariane A Tiengo, João Pedro Andrade Rezende, Stefânia Priscila Souza, R.A.N. Pereira, T.J. DeVries, Marcos Neves Pereira

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisUniversidade Federal de LavrasCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversity of Guelph
Mots-clésLatin squareLactationStarchSoybean mealMilk fatMealDairy cattleCorn starch

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

α-Amylase-enabled corn (AAC) and ensiling of corn kernels can improve starch digestion, feed efficiency, and N partition into milk of dairy cows. This experiment evaluated the effect of AAC on cows fed finely ground (GRC) or rehydrated and ensiled (REC) corn kernels on the lactational performance, DMI, ruminal fermentation, digestibility, chewing behavior, and N partition of dairy cows. Twenty-four individually fed Holstein cows (37.1 ± 4.8 kg/d milk yield, 143 ± 100 DIM, 633 ± 64 kg body weight), arranged in 4 × 4 Latin squares (with 21-d periods), were assigned to 4 treatment sequences. Treatments were arranged in a 2 × 2 factorial with 2 corn processing methods (GRC vs. REC) and 2 corn types (AAC, 48.8% vitreousness vs. isogenic control [CTL], 51.1% vitreousness). Kernels were weekly ground, hydrated (61.7% ± 0.55% DM for AAC and 61.7% ± 0.45% of DM for CTL) and ensiled to maintain a constant storage duration (28 ± 3 d). Diets had 13.0% corn grain from each treatment, 22.4% total starch, and 9.6% starch from each treatment, on DM basis. No effect of treatment was detected for milk yield (36.1 kg/d) and DMI (22.4 kg/d). Milk fat tended to be lower for cows fed REC compared with GRC (3.68% vs. 3.74%). The ECM/DMI did not differ between treatments, but REC tended to increase milk yield/DMI compared with GRC (1.63 vs. 1.61). Cows fed REC had shorter meals than cows fed GRC (35.9 vs. 37.5 min/meal). Meal frequency was lowest with GRC-CTL than the other treatments (9.3 vs. 10.4 meals/d). Meal size was reduced in cows fed REC-CTL (2.2 kg DM/meal) compared with GRC-CTL (2.5 kg DM/meal), whereas no difference was detected between REC-AAC (2.3 kg DM/meal) and GRC-AAC (2.4 kg DM/meal). Cows fed AAC tended to have higher total-tract starch digestibility (93.7% vs. 92.9% of starch intake) and lower fecal starch concentration (4.3% vs. 4.8% of DM) compared with CTL. No effect of treatment was detected on NDF digestibility (48.6% of NDF intake), ruminal microbial yield and molar proportions of VFA. Ruminal pH was lower in cows fed REC compared with GRC (6.72 vs. 6.83) and tended to be lower on AAC compared with CTL (6.74 vs. 6.82). Fecal pH did not differ between treatments. Cows fed REC tended to have a greater proportion of N intake in milk compared with GRC (34.2% vs. 33.7%), but fecal N and urine N excretions (g/d and % of N intake), and urea N in milk and in plasma did not differ. Results showed few significant interactions between corn type and processing, suggesting that the mode of action of AAC was in the digestive tract, independently of ensiling. Overall, providing AAC to lactating dairy cows may enhance starch digestibility without affecting DMI or milk yield, regardless of the corn kernel processing method used.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'admission2
Résumé présentoui

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