Two experiments were conducted to establish a digestible energy (DE) content prediction model of rapeseed meal for growing-finishing pig based on rapeseed meal's chemical composition. In experiment 1, observed linear relationships between the determined DE content of 22 rapeseed meal calibration samples and proximate nutrients, gross energy (GE) and neutral detergent fiber (NDF) were used to develop the DE prediction model. In experiment 2, 4 samples of rapeseed meal selected at random from the primary rapeseed growing regions of China were used for testing the accuracy of DE prediction models. The results indicated that the DE was negatively correlated with NDF (r = -0.86) and acid detergent fiber (ADF) (r = -0.73) contents, and moderately correlated with gross energy (GE; r = 0.56) content in rapeseed meal calibration samples. In contrast, no significant correlations were found for crude protein, ether extract, crude fiber and ash contents. According to the regression analysis, NDF or both NDF and GE were found to be useful for the DE prediction models. Two prediction models: DE = 16.775-0.147${\times}$NDF ($R^2$ = 0.73) and DE = 11.848-0.131${\times}$NDF+0.231${\times}$GE ($R^2$ = 0.76) were obtained. The maximum absolute difference between the in vivo DE determinations and the predicted DE values was 0.62 MJ/kg and the relative difference was 5.21%. Therefore, it was concluded that, for growing-finishing pigs, these two prediction models could be used to predict the DE content of rapeseed meal with acceptable accuracy.
Genetic parameters for birth weights (BWT), calving ease scores observed from calves born by heifers (CEH), and calving ease scores observed from calves born by cows (CEC) were estimated using Bayesian methodology with Gibbs sampling in different threshold animal models. Data consisted of 77,458 records for calving ease scores and birth weights in Gelbvieh cattle. Gibbs samplers were used to obtain the parameters of interest for the categorical traits in two univariate threshold animal models, a bivariate threshold animal model, and a three-trait linear-threshold animal model. Samples of heritabilities and genetic correlations were calculated from the posterior means of dispersion parameters. In a univariate threshold animal model with CEH (model 1), the posterior means of heritabilities for calving ease was 0.35 for direct genetic effects and 0.18 for maternal genetic effects. In the other univariate threshold model with CEC (model 2), the posterior means of heritabilities of CEC was 0.28 for direct genetic effects and 0.18 for maternal genetic effects. In a bivariate threshold model with CEH and CEC (model 3), heritability estimates were similar to those in unvariate threshold models. In this model, genetic correlation between heifer calving ease and cow calving ease was 0.89 and 0.87 for direct genetic effect and maternal genetic effects, respectively. In a three-trait animal model, which contained two categorical traits (CEH and CEC) and one continuous trait (BWT) (model 4), heritability estimates of CEH and CEC for direct (maternal) genetic effects were 0.40 (0.23) and 0.23 (0.13), respectively. In this model, genetic correlation estimates between CEH and CEC were 0.89 and 0.66 for direct genetic effects and maternal effects, respectively. These estimates were greater than estimates between BWT and CEH (0.82 and 0.34) or BWT and CEC (0.85 and 0.26). This result indicates that CEH and CEC should be high correlated rather than estimates between calving ease and birth weight. Genetic correlation estimates between direct genetic effects and maternal effects were -0.29, -0.31 and 0.15 for BWT, CEH and CEC, respectively. Correlation for permanent environmental effects between BWT and CEC was -0.83 in model 4. This study can provide genetic evaluation for calving ease with other continuous traits jointly with assuming that calving ease from first calving was a same trait to calving ease from later parities calving. Further researches for reliability of dispersion parameters would be needed even if the more correlated traits would be concerned in the model, the higher reliability could be obtained, especially on threshold model with property that categorical traits have little information.
This study developed predictive models to evaluate the kinetic behaviors of Bacillus cereus and Staphylococcus aureus in milk during storage at various temperatures. B. cereus and S. aureus (3 Log CFU/mL) were inoculated into milk and stored at $10^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $30^{\circ}C$, as well as $5^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$, respectively, while bacterial populations were enumerated. The growth data were fitted to the modified Gompertz model to estimate kinetic parameters, including the maximum specific growth rate (${\mu}_{max}$; Log CFU/[$mL{\cdot}h$]), lag phase duration (LPD; h), lower asymptote ($N_0$; Log CFU/mL), and upper asymptote ($N_{max}$; Log CFU/mL). To describe the kinetic behavior of B. cereus and S. aureus, the parameters were fitted to the square root model as a function of storage temperature. Finally, the developed models were validated with the observed data, and Bias (B) and Accuracy (A) factors were calculated. Cell counts of both bacteria increased with storage time. Primary modeling yielded the following parameters; ${\mu}_{max}$: 0.14-0.75 and 0.06-0.51 Log CFU/mL/h; LPD: 1.78-14.03 and 0.00-1.44 h, $N_0$: 3.10-3.37 and 2.09-3.07 Log CFU/mL, and $N_{max}$: 7.59-8.87 and 8.60-9.32 Log CFU/mL for B. cereus and S. aureus, respectively. Secondary modeling yielded a determination of coefficient ($R^2$) of 0.926.0.996. B factors were 1.20 and 0.94, and A factors were 1.16 and 1.08 for B. cereus and S. aureus, respectively. Thus, the mathematical models developed here should be useful in describing the kinetic behaviors of B. cereus and S. aureus in milk during storage.
Monthly test day production for 12,020 records, were collected from six of the largest specialized dairy farms located in central region of the Kingdom of Saudi Arabia. The records described lactating cows in four parities and two seasons of calving. Monthly test day records were fitted using Wood's model $At{{^b}{_e}}^{-ct}$ with multiple and additive error term. Linear and non-linear regression models were used to find the estimates of the parameters necessary to draw the lactation curves. The shape of the lactation curves of different parities showed that third lactation has the heighest peak (43.08 kg) for linear regression model and (42.08 kg) for non-linear regression model. Fourth lactation has the lowest peak (24.00kg) for linear regression model and (25.64 kg) for non-linear regression models. Cows of second and third lactations reached the peak at 58 day for both linear and non-linear regression models. Cows of first lactation were more persistent and had late peak at 68 and 67 days for both models respectively. While, third lactation cows were lower persistent and had early peak at 58 day for both models. Cows calved at winter months have higher starting values (A), higher ascending slope (b) and higher decending slope (c). Least square means of milk yield of the first four parities and for overall data were 6,653, 7,659, 7,482, 6,988 and 7,614 kg respectively. The corresponding lactation period were 358, 367, 350, 363 and 364 days respectively.
Peng, Jing Lun;Kim, Moon Ju;Kim, Byong Wan;Sung, Kyung Il
Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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v.36
no.3
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pp.223-236
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2016
The objective of this study was to construct Italian ryegrass (IRG) dry matter yield (DMY) estimation models in South Korea based on climatic data by locations. Obviously, the climatic environment of Jeju Island has great differences with Korean Peninsula. Meanwhile, many data points were from Jeju Island in the prepared data set. Statistically significant differences in both DMY values and climatic variables were observed between south areas of Korean Peninsula and Jeju Island. Therefore, the estimation models were constructed separately for south areas of Korean Peninsula and Jeju Island separately. For south areas of Korean Peninsula, a data set with a sample size of 933 during 26 years was used. Four optimal climatic variables were selected through a stepwise approach of multiple regression analysis with DMY as the response variable. Subsequently, via general linear model, the final model including the selected four climatic variables and cultivated locations as dummy variables was constructed. The model could explain 37.7% of the variations in DMY of IRG in south areas of Korean Peninsula. For Jeju Island, a data set containing 130 data points during 17 years were used in the modeling construction via the stepwise approach of multiple regression analysis. The model constructed in this research could explain 51.0% of the variations in DMY of IRG. For the two models, homoscedasticity and the assumption that the mean of the residuals were equal to zero were satisfied. Meanwhile, the fitness of both models was good based on most scatters of predicted DMY values fell within the 95% confidence interval.
Nho, Jong Hyun;Lee, Hyun Joo;Jang, Ji Hun;Yang, Beo Dul;Kim, A Hyeon;Woo, Kyeong Wan;Hwang, Tae Yeon;Seo, Jae Wan;Cho, Hyun Woo;Jung, Ho Kyung
Korean Journal of Medicinal Crop Science
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v.27
no.1
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pp.38-44
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2019
Background: Taraxacum platycarpum has been used in traditional medicine in Korea to treat intoxication and edema and as a diuretic. According to previous reports, it has anti-cancer, anti-gastritis, and anti-inflammation effects. However, the improvement effect of T. platycarpum on rheumatoid arthritis has not been investigated. The anti-oxidative and anti-inflammation effects of the aerial parts of T. platycarpum are different from those of its subterranean parts. Thus, we evaluated the effect of the water extracts of Taraxaci radix (WTR) on type II collagen-induced rheumatoid arthritis (CIA) in animal models. Methods and Results: Rheumatoid arthritis was induced by type II collagen. WTR (100 mg/kg and 500 mg/kg) was administered to the animal models. Methotrexate was used as the positive control. The levels of interleukin-6, TNF-alpha, and type II collagen IgG in the animals were measured by using enzyme-linked immunosorbent assay. Treatment with 500 mg/kg WTR decreased the serum levels of interleukin-6, TNF-alpha, and collagen IgG in the CIA models. Moreover, treatment with WTR diminished the arthritisinduced swelling of the hind legs and monocyte infiltration in the bloodvessels of the animal models. Conclusions: These results indicate that WTR has the potential to improve rheumatoid arthritis by reducing the levels of inflammatory cytokines such as interleukin-6 and TNF-alpha. However, further experiments are required to elucidate the influence of WTR on signal transduction in vitro and in vivo.
Real time ultrasound data was generated on 10,596 live Hanwoo cows to study genetic variation on ultrasonic beef quality traits and to assess the best model to estimate genetic parameters on these traits. Pedigree stacking and data validation was done using the SAS statistical software and the genetic parameter estimates were obtained by EM-REML algorithm. Out of the five different multi-trait mixed animal models constructed, the optimal model included fixed effects of herd, year-season-appraisal, body condition score, linear and quadratic covariates for chest girth, the linear covariate effect of age and the random animal and residual effect of the five models studied. The heritability of longissimus muscle area (LMA), $12^{th}$ rib measurement of back fat thickness (BF) and marbling score (MS) was 0.11, 0.17 and 0.15, respectively. Genetic correlation of LMA vs. BF, LMA vs. MS and BF vs. MS was -0.15, 0.06 and 0.61, respectively. The results showed presence of genetic variation in these ultrasonic beef quality traits in Hanwoo cows and suggest that the selection of Hanwoo cows may be possible by performing ultrasonic scans on live animals, which will ultimately be helpful in reducing the generation interval and the cost of selection procedure.
Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.
The present study was carried out to elucidate the potential of, chloroform extract of Pandanus (P.) fascicularis Lamk (Family-Pandanaceae) leaves on antinociceptive, behavioral study and anti-inflammatory effects using various animal models The dried, powdered leaves of, P. fascicularis were extracted successively with petroleum ether ($60\;-\;80^{\circ}C$) and chloroform in soxhlet apparatus. The chloroform extract (yield 21.6% w/w with respected to dry powdered plant material) was selected for all experimental procedure. Two models were employed to investigate the effects on nociception, the tail immersion and hot plate method in Swiss albino mice and anti inflammatory effect were investigated by employing the carrageenan induced rat paw edema test in. adult Wister albino rats. Behavioral study was investigated by elevated plus maze method in Swiss albino mice. Results were revealed that the PFCE was found significant antinociceptive effect (P < 0.001) at the dose levels of 100, 200 and 400 mg/kg, orally in mice and produced remarkable antiinflammatory effect (P < 0.001) at the same dose levels used in the rats. Behavioral study of the PFCE has no significant anxiolysis effect when used orally. It concludes that, PFCE possessed remarkable antinociceptive effect and anti-inflammatory effect but no anxiolytic effect on animal models.
With the advance of stem cell transplantation research, in vivo cell tracking techniques have become increasingly important in recent years. Magnetic resonance imaging (MRI) may provide a unique tool for non-invasive tracking of transplanted cells. Since the initial findings on the stem cell migration by MRI several years ago, there have been numerous studies using various animal models, notably in heart or brain disease models. In order to develop more reliable and clinically applicable methodologies, multiple aspects should be taken into consideration. In this review, we will summarize the current status and future perspectives of in vivo cell tracking technologies using MRI. In particular, use of different MR contrast agents and their detection methods using MRI will be described in much detail. In addition, various cell labeling methods to increase the sensitivity of signals will be extensively discussed. We will also review several key experiments, in which MRI techniques were utilized to detect the presence and/or migration of transplanted stem cells in various animal models. Finally, we will discuss the current problems and future directions of cell tracking methods using MRI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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