Modelo de Predicción de Parámetros de Fermentación del Rumen para Vacas Lecheras Utilizando un Método de Aprendizaje por Conjuntos de Apilamiento
Autores: Wang, Yuxuan; Zhou, Jianzhao; Wang, Xinjie; Yu, Qingyuan; Sun, Yukun; Li, Yang; Zhang, Yonggen; Shen, Weizheng; Wei, Xiaoli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Modelo de Predicción de Parámetros de Fermentación del Rumen para Vacas Lecheras Utilizando un Método de Aprendizaje por Conjuntos de Apilamiento
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Zootecnia
Palabras clave
ácidos grasos volátiles
Metano
Fermentación del rumen
Técnicas in vitro
Métodos de aprendizaje automático
Vacas lecheras
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Los ácidos grasos volátiles (AGVs) y el metano son los principales productos de la fermentación en el rumen. Se pueden realizar estudios cuantitativos de los parámetros de fermentación del rumen utilizando técnicas in vitro y métodos de aprendizaje automático. Los modelos propuestos actualmente sufren de una mala capacidad de generalización debido al pequeño número de muestras. En este estudio, se establece un modelo de predicción para los parámetros de fermentación del rumen (metano, ácido acético (AA) y ácido propiónico (PA)) de vacas lecheras utilizando el método de aprendizaje por apilamiento y técnicas in vitro. Se seleccionan cuatro factores relacionados con el nivel de nutrientes de las raciones totales mezcladas (RTMs) como entradas para el modelo: fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido (FDA), proteína cruda (PC) y materia seca (MS). La comparación de los resultados de predicción del modelo de apilamiento y de los aprendices base muestra que el método de aprendizaje por apilamiento tiene mejores resultados de predicción para el metano del rumen (coeficiente de determinación () = 0.928, error cuadrático medio (ECM) = 0.968 mL/g), AA ( = 0.888, ECM = 1.975 mmol/L) y PA ( = 0.924, ECM = 0.74 mmol/L). Y el modelo de apilamiento simula la variación del metano y los AGVs en relación con el contenido de fibra dietética. Para demostrar la robustez del modelo en el caso de muestras pequeñas, se llevó a cabo un experimento de validación independiente. El modelo de apilamiento simuló con éxito la transición del tipo de fermentación en el rumen y el cambio en el contenido de metano bajo diferentes relaciones de concentrado a forraje (C:F) de las RTMs. Estos resultados sugieren que el modelo de predicción de parámetros de fermentación del rumen puede utilizarse como base para la toma de decisiones en la optimización de las composiciones de la dieta de las vacas lecheras, la selección rápida de la reducción de emisiones de metano, la alimentación beneficiosa para la salud de las vacas lecheras y la mejora de la utilización de los alimentos.
Descripción
Los ácidos grasos volátiles (AGVs) y el metano son los principales productos de la fermentación en el rumen. Se pueden realizar estudios cuantitativos de los parámetros de fermentación del rumen utilizando técnicas in vitro y métodos de aprendizaje automático. Los modelos propuestos actualmente sufren de una mala capacidad de generalización debido al pequeño número de muestras. En este estudio, se establece un modelo de predicción para los parámetros de fermentación del rumen (metano, ácido acético (AA) y ácido propiónico (PA)) de vacas lecheras utilizando el método de aprendizaje por apilamiento y técnicas in vitro. Se seleccionan cuatro factores relacionados con el nivel de nutrientes de las raciones totales mezcladas (RTMs) como entradas para el modelo: fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido (FDA), proteína cruda (PC) y materia seca (MS). La comparación de los resultados de predicción del modelo de apilamiento y de los aprendices base muestra que el método de aprendizaje por apilamiento tiene mejores resultados de predicción para el metano del rumen (coeficiente de determinación () = 0.928, error cuadrático medio (ECM) = 0.968 mL/g), AA ( = 0.888, ECM = 1.975 mmol/L) y PA ( = 0.924, ECM = 0.74 mmol/L). Y el modelo de apilamiento simula la variación del metano y los AGVs en relación con el contenido de fibra dietética. Para demostrar la robustez del modelo en el caso de muestras pequeñas, se llevó a cabo un experimento de validación independiente. El modelo de apilamiento simuló con éxito la transición del tipo de fermentación en el rumen y el cambio en el contenido de metano bajo diferentes relaciones de concentrado a forraje (C:F) de las RTMs. Estos resultados sugieren que el modelo de predicción de parámetros de fermentación del rumen puede utilizarse como base para la toma de decisiones en la optimización de las composiciones de la dieta de las vacas lecheras, la selección rápida de la reducción de emisiones de metano, la alimentación beneficiosa para la salud de las vacas lecheras y la mejora de la utilización de los alimentos.