The Efficacy of Quantum Phytase in a Forty-Week Production Trial Using White Leghorn Laying Hens Fed Corn-Soybean Meal-Based Diets
Notice bibliographique
Résumé
Microbial phytase is a prominent feed enzyme used in animal feeds, but there is relatively little information on its use in laying hen diets. In this experiment, an Escherichia coli 6-phytase (Quantum) was evaluated for its efficacy in a 40-wk laying hen production trial. A total of 1,080 White Leghorn hens (540 each of Shaver and Bovan strains) were fed mash corn-soybean meal-based diets containing 0.35% (positive control, PC), 0.25% (negative control, NC1), or 0.15% (NC2) nonphytate phosphorus (NPP). Six more diets were manufactured by supplementing the negative control diets with 200, 400, and 600 U/kg of exogenous phytase, resulting in a total of 9 treatments. Each dietary treatment x strain subclass was replicated 4 times with 5 adjoining cages per replicate (3 hens per cage) in a randomized complete block design. Production performance was measured from 21 to 61 wk of age. Only minor differences in production characteristics were found between the PC and NC1 treatments regardless of phytase addition, indicating that 0.25% NPP resulted in P intake that was at or above the hen's requirement. In contrast, the hens fed 0.15% NPP diet without phytase supplementation had significantly (P < 0.05) reduced total hen housed egg production and body weight at 61 wk of age in comparison to the PC treatment, whereas the incidence of soft-shelled, cracked, and broken eggs was increased significantly (P < 0.05) in hens fed the NC2 diet. Addition of phytase to the NC2 diet improved these production characteristics to levels equal or better than the PC diet. The results indicated that Quantum phytase was efficacious in corn-soybean meal-based diets fed to White Leghorn laying hens and can be used to reduce diet supplementation with inorganic phosphorus.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».