A dynamic model of protein digestion in the small intestine of pigs.
Notice bibliographique
Résumé
A dynamic mathematical model of the digestion of proteins in the small intestine of pigs was developed. The model integrates current knowledge on the transit of digesta along the small intestine, endogenous secretions, digestion of proteins, and absorption of amino acids into a mechanistic representation of digestion. The main characteristics of the model are the following: the small intestine is divided into several segments of variable length but with equal digesta retention time; the rate of transfer of digesta between segments is based on the progression of myoelectric migration complexes; pancreatic and biliary secretions are poured into the first segment, whereas intestinal secretions enter all intestinal segments; protein hydrolysis is described by first-order equations; and an intestinal absorption capacity is used to estimate absorption of hydrolyzed protein. Simulation results are consistent with observed data, although more information is needed to represent reality more closely. The sensitivity analysis shows that parameters for protein hydrolysis largely determine protein digestibility. The absorption capacity of the small intestine limits the absorption of amino acids at the beginning of a meal and modulates the appearance of amino nitrogen in the portal vein. It also shows that amino acid absorption can be limiting to protein digestibility when large amounts of protein are eaten in a single daily meal. The model is useful in evaluating the dynamics of protein digestion and absorption of feedstuffs. The model can be used in evaluating protein digestion of different feedstuffs and feeding strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».