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Enregistrement W2068632416 · doi:10.1080/17450390512331387918

Utilization of milk amino acids for body gain in suckling mink ( <b> <i>Mustela vison</i> </b> ) kits

2005· article· en· W2068632416 sur OpenAlexaff
Anne‐Helene Tauson, Rikke Fink, Niels Enggaard Hansen, André Chwalibóg

Notice bibliographique

RevueArchives of Animal Nutrition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmino acidMinkLeucinePhenylalanineLactationLysineValineChemistryComposition (language)Food scienceBiologyLitterArginineMethionineBiochemistryAnimal scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficiency of utilization of milk amino acids for body gain in suckling mink kits from small (n = 3), medium (n = 6) and large litters (n = 9) was investigated by using 36 mink dams and their litters for measurements during lactation weeks 1 through 4. Measurements on each dam and litter were performed once, hence three dams per litter size each week (n = 9). Individual milk intake of kits was determined, milk samples were collected and kits were killed for determination of amino acid composition. The most abundant amino acids in milk were glutamate, leucine and aspartate making up about 40% of total amino acids. Branched chained amino acids made up slightly more than 20% and sulphur containing amino acids less than 5% of total milk amino acids. In kit bodies the sum of glutamate, aspartate and leucine made up about 32% of amino acids, branched chain amino acids about 16% and sulphur containing amino acids about 4%. The amino acid composition of both milk and bodies changed as lactation progressed with decreasing proportions of essential amino acids. The ratio between body and milk amino acids was constantly over 1 only for lysine, suggesting that it was the most limiting amino acid in mink milk. Milk amino acids were efficiently utilized during week 1, ranging from 74.7% (lysine) to 42.1% (leucine), with an average for essential amino acids of 58.4%. Tendencies for improved utilization of lysine (74.7-78.2%), phenylalanine (61.0-70.0%), histidine (62.4-68.8%), arginine (61.3-70.4%) and all essential amino acids (58.4-60.2%) from week 1 to week 2 were recorded. During weeks 3 and 4, the efficiency declined, and for all essential amino acids the average utilization was 38.1% during week 4.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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