An estimate of the methionine requirement and its variability in growing pigs using the indicator amino acid oxidation technique1
Notice bibliographique
Résumé
Although AA requirements for the mean of a population of growing pigs have been established using traditional methods, there are no estimates of the variability within the population and whether this variation differs among AA. With the increased use of supplemental Lys in pig diets, there will be an increased need to supplement Met, commonly the second or third limiting AA in corn-soybean diets. The indicator AA oxidation method allows repeated measurements in a short period of time so that the AA requirement can be determined for individual pigs at a similar physiological stage. The objective of this study was to determine the mean Met requirement in individual gilts and to estimate the related variability. Six individually housed female pigs (initial BW = 8.8 kg, SD 1.5) each received diets providing 6 levels of dl-Met. The isonitrogenous and isoenergetic diets contained 0.187, 0.250, 0.290, 0.320, 0.350, and 0.377% Met (analyzed, as-fed basis). Cysteine (0.48%) and Lys (1.44%) concentrations were similar for all diets. Pigs were adapted for 6 d to the basal corn-soybean meal diet (0.187% Met), which was offered at 95 g/kg(0.75) of BW to ensure complete consumption of the test diets. During 4-h oxidation studies, 313.4 kBq, (SD 35.6) of L-[1-(14)C]Phe was mixed with each of 8 half-hourly meals, and expired CO(2) was collected. The breakpoint in Phe oxidation, representing the Met requirement, and its variability, was determined using 2-phase linear regression. Phenylalanine oxidation decreased as the Met content increased from 0.187 to 0.29%. Phenylalanine oxidation was not different (P > 0.2) for diets ranging from 0.320 to 0.377% Met. The dietary Met requirement varied from 0.320 to 0.373% for individual pigs. The mean Met requirement for individual pigs was determined to be 0.340% of diet (SD = 0.024%, CV= 7.1%), with 0.340, 0.364, and 0.388% covering the requirement of 50, 66, and 95% of the population, respectively. The present mean population estimate was similar to the recommended dietary Met concentration of 0.325% for pigs of this BW and feed intake. To maximize profitability, Met levels in starter pig diets should be determined, depending on the cost of crystalline Met and the fraction of the population whose requirement is to be met.
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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 | 0,005 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».