Introduction Outline. Roadmap for improvement. Characterization of Non nutritive Factors of Feeds for Model Development

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions Characterization of Non‐nutritive  Factors of Feeds for Model  Development Int...
Author: Amelia Elliott
1 downloads 2 Views 1MB Size
Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Characterization of Non‐nutritive  Factors of Feeds for Model  Development

Introduction ‐ Outline • Non nutritive aspects of feeds • Soluble AA and peptides • Key questions

Samuel Fessenden and Michael Van Amburgh Cornell University Dept. of Animal Science

• Omasal flows of nitrogen and AA • Trial design • Pools and flows of nutrients • Protozoa and bacteria growth and competition

• Characterization of microbial AA supply • Modification and evaluation of updated CNCPS  v.7 1

2

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Cornell Net Carbohydrate and Protein System

Roadmap for improvement

• Digestibility = kd/(kd+kp)

• O’Connor paper outlined principle areas for  improvement in protein and AA balancing:

• kd: intrinsic to the feed • kp: intrinsic to the animal

• Microbial growth rate is directly related to substrate  availability (e.g., CHO kd) • Post‐rumen AA supply calculated from microbes,  undegraded feed, and endogenous N secretions

3

“ 5) Further research on the amino acid content of soluble  and insoluble available dietary protein escaping ruminal  degradation for various natural and by‐product feedstuffs  is required to increase the accuracy of predicting available  amino acids supplied by specific cattle diets. 6) Additional research is necessary to determine accurate  estimates of the amino acid composition of bacterial cell  wall and non‐cell wall protein fractions. 7) More research needs to be conducted concerning the  true digestibility of bacterial cell wall and non‐cell wall  JAS, 1993  protein fractions. “ 4

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Background

Background

• Soluble AA and peptides have been shown to  stimulate rumen microbial growth in vitro 

• Production responses are varied      • Inconsistent effects in vivo (Broderick et al., 2000) • Interaction with sugars (Penner et al., 2009)

(Cotta and Russell, 1982) 

• FERMENTEN  • byproduct of  commercial AA  production

• Need to understand mechanism to model in  CNCPS  • What is the fate of free AA and peptides?  • Does FERMENTEN stimulate microbes, or provide  RUP in the soluble phase?

• In vitro work with  FERMENTEN demonstrated  increased microbial protein  synthesis (Lean et al., 2005) 5

6

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Our questions

Trial 1: Omasal N and AA flows

1. What do soluble AA and peptides do in the  rumen?  • Careful trial design to isolate variable of interest

2. Is the CNCPS structure sufficient to  represent microbial growth for field  application? • Microbial composition, growth, and turnover • Predicted vs. observed AA flows 7

Photo: S. Fessenden

8

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Cows and diets

Formulated soluble protein pools

• 8 cows, switchback design with 2 treatments: lb DM/d 25.4 6.8 6.8 18.0

400

% of DM 44.6 12.0 12.0 31.4

• In the protein mix, either:

N intake, g/d

TMR composition Corn silage Alfalfa haylage Corn meal Protein mix (CON or EXP)

CON EXP

300 200 100 0 CON EXP

• CON : mix of wheat midds and urea • EXP : FERMENTEN at 3% inclusion rate 

Prot A1 61 43

Prot A2 171 183

Prot B1 304 310

• 20 g N shift between pools (CNCPS v. 6.5)

• 1.7 lbs per head/d at 57 lbs DMI

• 3.3% of 608 g average N intake 9

10

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Methodology

Kinetic parameters • Flow from the rumen: • Useful for evaluating and developing many types of  models‐‐‐Key for empirical based systems

• Flows AND pool size (from rumen dump): • Allows for calculation of turnover and kinetics AA, % of DM 

• nutrient flow / rumen pool size = fractional rate

• Useful for development and evaluation of the  mechanistic elements of the model Time, h

Photos: S. Fessenden and A. Foskolos

Time, h

Time, h 11

12

N flow, g/d

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Nitrogen flows

800 700 600 500 400 300 200 100 0

Microbial N partitioning CON EXP P=0.09

Measured flows at omasum

CON

EXP

SEM

P‐value

Total microbial NAN

450

409

28

0.31

Bacteria NAN flow, g/d

378

337

23

0.22

Protozoa NAN flow, g/d

72.1

73.9

7.3

0.84

Rumen pool size

15.8 CON

17.9 EXP

1.0 SEM

0.12 P‐value

Total microbial NAN, g

340

300

21

0.21

Prot. as % of total microbial flow

Total N

NH3‐N

Item N Intake, g/d Microbial N, % NAN flow NANMN (RUN), % NAN flow Rumen N digestibility, %

NAN

CON 603 69.9 31.3 68.7

Microbial N

EXP 613 61.5 41.7 58.3

NANMN

SEM 18 3.5 3.5 3.5

P‐value 0.70 0.11 0.05 0.05

• Partition between bacteria and protozoa pools: • Do protozoa avoid passage and represent a larger  portion of the pool compared with the flow? • Literature suggests 5% to 70 % selective retention

13

14

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Microbial Growth

Microbial Growth

• Calculate microbial growth: • We have flow and pool size, so: • Flow (g/h) / bact. pool size (g) =  fractional growth rate

• Calculate CHO degradation • CHO dig. (g/h) / CHO pool (g)=  fractional degradation rate 

• Growth / degradation = Yg

Fractional Bacteria Protozoa

90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Protozoa Bacteria

0%

25%

50%

75%

Selective retention of protozoa

15

growth rate, h‐1

• CHO deg. rate: • 0.139 h‐1 • CHO allowable  growth rate:  • 0.069 h‐1 • Selective  retention above  50% not likely

Observed Yg (g cells/g  CHO)

• Russell and Wallace (1997)

100% % of rumen microbial pool

• Which retention is realistic? • Maximal yield of cells (Yg) in  rumen bacteria is ~ 0.5 g of  cells/ g of degraded CHO

Selective retention level 0 25% 50% 75% 0.061 0.064 0.070 0.105 0.061 0.046 0.030 0.015

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

CON EXP

0%

25%

50%

Selective Retention

75% 16

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

CNCPS v7 rumen sub‐model

Study findings

Item Observed Predicted ‐1 Fractional microbial growth rate,h 0.061 0.054 Absolute CHO digestion rate, g/h 520 485 Fractional CHO degradation rate,‐h‐1 0.133 0.124 Yield of cells/g of CHO degraded, g 0.44 0.45 Total microbial N flow, g/d 430 412 Bacteria N, g/d 357 371 Protozoa N, g/d 73 41 • Overall structure seems to predict CHO degradation  and yield of cells fairly well in this study

• Feed CP degradation reduced 15% • Diet differences provided 20g more AA inflow • 212 g increase in total AA outflow

• Indicates a sparing effect on degradable protein • No indication of changes in microbial growth • Structure of rumen sub‐model seems OK for  now

• Bacteria and protozoa partition needs further work

• Need more data on other products 17

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Microbial AA profile

Microbial AA profile

• Multiple time point hydrolysis

Item, % of TAA ARG HIS ILE LEU LYS MET PHE TRP THR VAL Total EAA Total AA, % of DM

• 2, 4, 6, 12, 18, 21, 24, 30, 48, 72, 120, 168 hrs  • Least‐squares non‐linear regression Lys

AA, mg/g DM

AA, mg/g DM

25 20 15 10 5

Bacteria

0 0

Met

20

Protozoa

24 48 72 96 120 144 168 Hydrolysis Time (h)

Val

30 25

15

AA, mg/g DM

30

18

10 5 Bacteria

0 0

Protozoa

24 48 72 96 120 144 168 Hydrolysis Time (h)

20 15 10 5

Bacteria

0 0

Protozoa

24 48 72 96 120 144 168 Hydrolysis Time (h) 19

24 h  4.96 2.24 4.25 5.48 7.52 4.71 6.15 5.51 5.67 6.58 53.07 346.6

Bacteria Mult % ∆ 4.88 1.6 2.17 3.0 4.77 ‐12.4 5.47 0.3 7.40 1.6 4.81 ‐2.0 5.94 3.4 5.93 ‐7.7 5.70 ‐0.5 7.14 ‐8.4 51.73 2.5 339.0 2.2

24 h  5.37 2.50 4.03 6.83 8.90 3.44 6.79 4.26 4.84 4.67 51.61 295.0

Protozoa Mult 5.41 2.59 4.51 6.43 8.79 3.87 6.76 5.49 5.09 4.88 51.01 290.7

% ∆ ‐0.7 ‐3.6 ‐12.0 5.8 1.2 ‐12.6 0.4 ‐29.1 ‐5.1 ‐4.6 1.2 1.4

• Single time point hydrolysis under‐estimation of some  AA (BC‐AA), resulting in over‐estimation of other AA.  20

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Model evaluation

Model evaluation‐ Lysine Original v.7

• Using updated AA profile of microbial protein • Literature dataset:

Updated v.7

• Omasal studies (n=16) with 61 treatment means • Same dataset used to evaluate v6.5 and v7.0

• Predicted N and AA flows were compared  with reported values • Random effect of study included in mixed  model analysis

Var. Comp.

MSPE Part. (%)

AA

R2BLUP R2MP RMSE Slope

Int.

Study

Res.

CCC

RMSPE

Um

Us

Ur

Lys old Lys new

0.92 0.58 0.94 0.60

8 27

78 81

21 19

0.36 0.76

61 23

80 6

9 21

11 73

10 20

0.69 0.79

21

22

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Model evaluation‐ Methionine Original v.7

Model evaluation‐ Histidine

Updated v.7

Var. Comp.

Original v.7

Updated v.7

MSPE Part. (%)

AA

R2BLUP R2MP RMSE Slope

Int.

Study

Res.

CCC

RMSPE

Um

Us

Ur

Met old Met new

0.94 0.42 3.67 0.78 0.95 0.43 10 0.67

9 8

88 89

12 11

0.6 0.4

12 21

20 66

6 11

74 23 23

Var. Comp.

MSPE Part. (%)

AA

R2BLUP R2MP RMSE Slope

Int.

Study

His old His new

0.91 0.61 4.25 0.82 0.90 0.56 7 0.74

0.8 15

74.9 25.1 0.65 70 30 0.71

Res.

CCC

RMSPE

Um

Us

Ur

25.7 9

3 8

17 34

80 58 24

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Conclusions

Acknowledgments • Dr. Mike Van Amburgh

• Overall AA predictions were improved: Overall EAA predictions Original v.7 Updated v.7

CCC 0.66 0.69

• Van Amburgh Lab, Especially Dr. Debbie Ross

RMSPE 28.5 23.8

• Omasal flows AND rumen pool sizes helped us  understand rumen effects • Techniques can be useful for investigating  starch, functional CHO, yeast, monensin,  enzymes etc. 25

Introduction – Methodology – Results – Model Evaluation – Conclusions

Questions

ansci.cals.cornell.edu/about‐us/history

27

• Arm & Hammer Animal Nutrition 26

Suggest Documents