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Enregistrement W6113344 · doi:10.1016/s0140-6736(81)92553-8

Ruminal nutrient availability and inherent structural features of six barley varieties using in situ technique and Mid-IR spectroscopy

2009· article· en· W6113344 sur OpenAlexfundaboutno aff
Na Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNutrientIn situAgronomyEnvironmental scienceAgricultural engineeringChemistryBiologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barley grain is one of the main sources of feed for ruminants in Canada. Although barley varieties may have similar chemical composition, they exhibit different rumen degradation characteristics and nutrient availabilities. These biological differences may be related to structural chemical make-up or structural features among the varieties. The objectives of this study were to use the in situ technique and two Mid-IR Spectroscopy techniques, Diffuse Reflectance Fourier Transform IR Spectroscopy (DRIFT) and Synchrotron-based Fourier Transform IR Microspectroscopy (SFTIRM) to determine ruminal nutrient availabilities and inherent structural features in the hull, seed and endosperm of six barley varieties (AC Metcalfe, McLeod, CDC Dolly, CDC Helgason, CDC Trey, and CDC Cowboy) and to study the relationships between structural characteristics, mean and median particle size and nutrient availability. The nylon bag technique was used to incubate coarsely dry-rolled barley samples for 0, 2, 4, 8, 12, 24 and 48 h in the rumen of three mature Holstein dry dairy cows, which were ruminally cannulated. The rumen degradation kinetics of dry matter (DM), crude protein (CP) and starch were determined using first order degradation kinetics equations. Results indicated that there were significant differences in the mean and median particle size, degradation kinetics of each individual nutrient (DM, CP, and starch) among the six barley varieties. CDC Helgason showed the lowest degradation rate and extent of all nutrients (DM, CP, and starch) among the six barley varieties with larger particle size. Compared with other five varieties, CDC Helgason may be more suitable for ruminants feeding because of the lowest degradation rate and extent. The results also revealed a strong correlation between median particle size and the rate and extent of rumen degradation. The results also showed that both DRIFT and SFTIR techniques associated with uni- and two multi- variate analyses were capable to efficiently discriminate and classify the inherent molecular structural features among the different varieties of barleys. Uni-variate analyses were conducted using both the DRIFT spectroscopy (hull and whole seed sample) and SFTIR microspectroscopy (endosperm tissue). The results from hull samples showed significant differences in the peak area of aromatic lignin, cellulosic compound, and total carbohydrates (CHO), and the ratio of lignin to cellulosic compound among the six barley varieties. The results from whole seed samples showed significant difference in the peak area and height of Amide I, peak area of total CHO and structural CHO (cellulosic), and the ratio of Amide I to total CHO area, and the ratio of total CHO to structural CHO. Significant differences were also found in the SFTIR results from endosperm tissue. With two multivariate spectral analysis techniques: Agglomerative hierarchical cluster (AHCA) and Principal component analyses (PCA) applied on whole seed sample, the CDC Helgason was distinguished from AC Metcalfe, CDC Dolly, McLeod and CDC Cowboy in fingerprint (1800-800 cm-1) and CHO region (1185-800 cm-1), from AC Metcalfe, McLeod and CDC Cowboy in protein region (1715-1485 cm-1). Information from this study involving probing the seed internal structure of barley may provide a further insight as to why barley varieties exhibit different rumen degradations.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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