Effect of Different Levels of Nanoparticles Chromium Picolinate Supplementation on Performance, Egg Quality, Mineral Retention, and Tissues Minerals Accumulation in Layer Chickens
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate the effects of various levels of nanoparticles chromium picolinate on performance, egg quality, minerals retention, and tissues accumulation of layer chickens. This study used 54 seventy-week old post-molt laying hens randomly allocated into 0 (control), 500 ppb (µg kg-1) Cr and 3000 ppb Cr groups for a 60-day experiment. The chromium was nanosize (80.8 ± 2.7 nm) chromium picolinate (NanoCrPic) and each treatment was undertaken with six replicates. In the meantime, a total of 18 birds (1 bird/replicate) were used for metabolic experimentation. The results of the experiment indicated that there were no significant effects on body weight, feed intake, feed efficiency, and egg production of layers. Supplemental NanoCrPic could significantly (p < 0.05) improve egg quality, or retention of chromium and zinc, but decrease shell ratio in the 60th day eggs. The addition of NanoCrPic resulted in increased minerals accumulation in tissues such as Cr, Ca, and P concentration in the liver, Cr concentration in the yolk and Ca concentration in the eggshell. In conclusion, supplemental NanoCrPic improved Cr and Ca accumulation in the liver and egg, improved Zn and Mn retention in layer chickens.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».