Effect of dietary particle size and carbohydrase and/or phytase supplementation on nitrogen and phosphorus excretion of grower pigs
Notice bibliographique
Résumé
The effect of dietary particle size and enzyme supplementation on N and P excretion were investigated in a 3 × 2 × 2 factorial arrangement, with three particle sizes (400, 700, or 850 μm), two levels of a carbohydrase cocktail [0 or 444 added units (U) β-glucanase plus 1385 added U xylanase kg-1 diet], and two levels of phytase (0 or 374 added U phytase kg-1 diet), for a total of 12 dietary treatments. Diets (70% barley, 25% peas) were formulated to contain 3.25 Mcal digestible energy (DE) kg-1, 1.6 g digestible lysine Mcal-1 DE, and 1.2 g kg-1 available P. Sixty pigs (25.3 ± 1.4 kg) had restricted access (3 × maintenance DE) to feed, and five individual pig observations for each of the 12 mash diets were obtained. Reducing particle size from 700 to 400 µm reduced total P excretion 12% and increased P digestibility and retention 15% (P < 0.05), while phytase reduced total P excretion 28% and increased P digestibility and retention 42% (P < 0.01). Reducing particle size from 850 and 700 to 400 µ m decreased total N excretion 4 and 7%, respectively (P < 0.05). Carbohydrase did not affect P digestibility or excretion (P > 0.10), but increased digestibility of N and energy (P < 0.05). Carbohydrase interacted with particle size for energy digestibility (P < 0.01) and with phytase for N and energy digestibility (P < 0.05). Particle size affected N excretion and energy digestibility more than enzyme supplementation, while phytase affected P excretion more than particle size, suggesting that particle size reduction and phytase supplementation are effective to reduce nutrient excretion of grower pigs. Key words: Particle size, carbohydrase, phytase, pig, nitrogen, phosphorus
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».