三种乳制品料评估系统预测乳牛中化合物的后体外流的能力:一个元分析
R Martineau1, D R Ouellet1, D Pellerin2
1Sherbrooke Research and Development Centre, Agriculture and Agri-Food Canada, QC, Canada, J1M 0C8.
Journal of dairy science
|September 8, 2023
概括
通过比较三种奶牛料评估系统,康奈尔净蛋白和碳水化合物系统 (CNCPS) 证明了对非氨 (NAN) 和微生物 (MiN) 出流的优异预测,偏差小于NRC和NASEM系统.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 营养生物化学 营养生物化学
- 牛奶牛的营养 牛奶牛的营养
背景情况:
- 准确预测后体蛋白外流对于确定奶牛中代谢蛋白质供应至关重要.
- 评估不同料评估系统的性能对于优化乳牛营养至关重要.
研究的目的:
- 为了比较三个主要乳制品料评估系统的性能:NRC,CNCPS和NASEM.
- 评估非氨 (NAN),微生物 (MiN) 和非氨非微生物 (NANMN) 流出的预测准确性.
- 评估对蛋白质 (RDP),NDF和粉的乳头可降解性的预测.
主要方法:
- 一项对来自312个消化器流量研究中的1294个治疗方法的元分析.
- 使用一致性相关系数 (CCC),根平均平方预测误差 (RMSPE) 和偏差分析对NRC,CNCPS和NASEM进行比较.
- 评估绝对预测和对饮食变化的反应.
主要成果:
- 在没有偏差的NAN和MiN绝对预测中,CNCPS表现出优异的匹配统计数据,而NRC和NASEM则低于预测这些分数.
- 所有系统对NANMN都显示出相似的适合性,但NRC和CNCPS表现出线性偏差. MiN预测的准确性通常低于NAN.
- 对于NAN响应,CNCPS表现最好,但所有系统对NANMN响应显示过度预测. 采样地点和微生物标记物影响了MiN偏差.
结论:
- 虽然需要改进,但当前的料评估系统提供了足够的准确性来预测乳牛中后体分量的流出.
- 与NRC和NASEM相比,CNCPS在预测关键分数方面表现优越.
- 需要进一步的研究来解决偏见,并改进微生物和营养物质可降解性的建模,考虑采样地点和标记物类型等因素.
