Hormonal response to dietary L-arginine supplementation in heat-stressed sows
Notice bibliographique
Résumé
The response of key metabolic hormones to dietary arginine supplementation in heat-stressed lactating sows was determined. Sixty-three sows were exposed to a thermoneutral (TN = 20°C) or hot (HT = 29.4°C) environmental temperature, and were fed diets containing 0.96% (control, C), 1.34% (medium, ME) or 1.73% (high, HI) arginine. Blood samples were obtained 2 h postprandially on days 7, 14, and 21 of lactation and concentrations of insulin, glucose, growth hormone (GH) and prolactin were determined. Arginine supplementation increased insulin concentrations (P < 0.01) on day 14 of lactation, had no effect (P > 0.1) on glucose, and decreased (P < 0.05) GH with ME compared with C diets. There was a temperature × diet interaction (P < 0.05) for prolactin, with values being greater for the C compared with the ME and HI diets at 29.4°C, but being lower at 20°C.There was no effect (P > 0.1) of temperature alone on any of the measured variables. Results indicate that arginine supplementation may mediate improvements in nutrient utilization by regulating the metabolism of both insulin and GH in lactating sows. Key words: Arginine, growth hormone, heat stress, insulin, lactation, prolactin, sow
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».