The diagnosis of sub-acute ruminal acidosis (SARA) on commercial dairy farms using milk fatty acid profile and milk amyloid A
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to determine whether the fatty acid (FA) profile and the concentration of milk amyloid A (MAA) in milk from individual cows can be used to diagnose sub-acute ruminal acidosis (SARA) on commercial dairy farms. The use of the milk FA profile and milk amyloid A (MAA) to diagnose SARA has been validated in experimentally induced grain-based SARA challenges. A total of 320 milk samples from 24 commercial dairy farms in Quebec were tested for milk FA profile using gas chromatography method and for MAA using a commercial ELISA kit. Farms were divided into low SARA risk farms and high SARA Risk farms. High SARA Risk farms had a proportion of de novo FAs below 0.89 g/100 g of milk, a proportion of polyunsaturated FAs (PUFAs) greater than 3.40 g/100 g of total FAs, and a milk fat content below 4.00%, and a milk protein content above 3.05% in bulk tank milk. Low SARA Risk farms had a de novo FA content of milk higher than 1.07 g/100 g of milk. There were 12 blocks with each block containing a high SARA Risk farm and a low SARA Risk farm. On each farm, 7 early to mid-lactation (1 – 150 DIM) and 7 mid to late lactation cows (151 and more DIM) were randomly selected. Cows with a somatic cell count (SCC) of over 200,000 cells/ml were not included. Data were analyzed using SAS Proc Mixed with Cow risk of SARA and Farm Risk level of SARA as fixed factors, and Block as a random factor. The model for MAA also included somatic cell counts (SCC) and parity as covariates. The Farm Risk of SARA did not affect the milk fat proportions of FAs. The effects of Cow Risk of SARA and Farm Risk of SARA on MAA were not significant. The milk FA profile can contribute to the diagnosis of SARA, the identification of causes of milk fat depression, and the development of strategies to optimize the milk FA profile.
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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 | 0,000 |
| 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 ».