Designer laying hen diets to improve egg fatty acid profile and maintain sensory quality
Notice bibliographique
Résumé
The fatty acid composition of eggs is highly reflective of the diet of the laying hen; therefore, nutritionally important fatty acids can be increased in eggs in order to benefit human health. To explore the factors affecting the hen's metabolism and deposition of fatty acids of interest, the current research was divided into two studies. In Study 1, the fatty acid profile of eggs from Bovan White hens fed either 8%, 14%, 20%, or 28% of the omega-6 fatty acid, linoleic acid (LA) (expressed as a percentage of total fatty acids), and an additional treatment of 14% LA containing double the amount of saturated fat (SFA) was determined. Omega-6 fatty acids and docosapentaenoic acid (DPA) in the yolk were significantly (P < 0.05) increased, and oleic acid (OA) and eicosapentaenoic acid (EPA) were significantly decreased with an increasing dietary LA content. In Study 2, the fatty acid and sensory profiles were determined in eggs from Shaver White hens fed either (1) 15% or 30% of the omega-3 fatty acid, alpha-linolenic acid (ALA) (of total fatty acids), and (2) low (0.5), medium (1), or high (2) ratios of SFA: LA+OA. Increasing this ratio resulted in marked increases in lauric acid, ALA, EPA, DPA, and docosahexaenoic acid (DHA), with decreases in LA and arachidonic acid. Increasing the dietary ALA content from 15% to 30% (of total fatty acids) did not overcome the DHA plateau observed in the yolk. No significant differences (P ≥ 0.05) in aroma or flavor between cooked eggs from the different dietary treatments were observed among trained panelists (n = 8). The results showed that increasing the ratio of SFA: LA+OA in layer diets has a more favorable effect on the yolk fatty acid profile compared to altering the LA content at the expense of OA, all while maintaining sensory quality.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».