Effects of bulk density, precision processing and processing index on in vitro ruminal fermentation of dry-rolled barley grain.

Anele, U.Y., Refat, B., Swift, M.-L., He, Z.X., Zhao, Y.L., McAllister, T.A., et Yang, W.-Z. (2014). « Effects of bulk density, precision processing and processing index on in vitro ruminal fermentation of dry-rolled barley grain. », Animal Feed Science and Technology, 195, p. 28-37. doi : 10.1016/j.anifeedsci.2014.06.015  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Nous avons utilisé une technique de culture en discontinu pour évaluer les effets de la densité apparente (DA, g/L), de la méthode de transformation (MT; témoin vs transformation de précision [TP] : orge tamisée et roulée selon la grosseur des grains, c.-à-d. gros ou petits) et de l’indice de transformation (IT; DA de l’orge roulée /DA avant qu’elle ne soit roulée) sur la cinétique de production de gaz, la dégradabilité de la matière sèche (DMS), les proportions molaires et la quantité totale des acides gras à chaîne courte (AGCC) du grain d’orge roulé à sec. L’étude a été organisée selon un plan factoriel 2 × 2 × 2. Nous avons mesuré la production de gaz et la DMS après 3, 6, 12 et 24 heures d’incubation dans le liquide ruminal de trois bouvillons de boucherie munis d’une canule qui recevaient une ration de 700 g d’ensilage d’orge et de 300 g de concentré à base de grain d’orge. Nous avons vérifié l’hypothèse suivante : l’incorporation d’autres facteurs avec l’IT aiderait à améliorer la prédiction de la valeur nutritive de l’orge transformée. Tous les mois pendant un an, des échantillons d’orge ont été prélevés de dix parcs d’engraissement du sud de l’Alberta et classés selon leur DA (faible : 580 g/L; élevée : 680 g/L), puis ils ont été transformés (témoin vs TP) avant d’être roulés à sec. L’étendue de la transformation est exprimée comme suit : IT = 0,75 ou 0,85 ± 0,03. Les échantillons d’orge roulée à sec dans cette étude n’ont fait l’objet d’aucun autre broyage. La production cumulative de gaz (PG; mL/g de matière organique) a été ajustée à un modèle exponentiel PG = B(1 − exp − c × [t − lat]). Nous avons observé des interactions méthode × IT (p < 0,01) pour le volume de gaz asymptotique, la vitesse de production de gaz, la période de latence et la quantité initiale absolue de gaz produite au cours de la première heure. De plus, nous avons constaté une interaction MT × DA (p < 0,05) pour le volume de gaz asymptotique. Nous avons ajusté les données de DMS à différents temps d’incubation à un modèle de DMS = a + b(1 − ec(tL)). Les coefficients de dégradabilité effective variaient de 0,18 à 0,26. Seul l’IT a eu un effet (p < 0,05) sur la vitesse de DMS. Les valeurs d’AGCC variaient de 30,2 à 40,1 mmol/L. Après 24 h d’incubation, aucune interaction autre que celles de la MT et de l’IT (p < 0,05) sur le C2:C3 n’a été observée. Les résultats de l’analyse de régression montrent que la DA et la MT permettaient de mieux prédire la vitesse de DMS que l’IT. Cette constatation corrobore notre hypothèse selon laquelle la seule utilisation de l’IT pour mesurer l’étendue de la transformation du grain peut ne pas être fiable, si le calibre des grains d’orge varie beaucoup.

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