Factors that affect the nutritive value of canola meal for poultry
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews the factors affecting the nutritive value of canola meal (CM), including glucosinolates, sinapine, phytic acid, tannins, dietary fiber, and electrolyte balance. It also addresses the means of improving the nutritive value of CM throughout seed dehulling, development of low-fiber canola, or application of feed enzymes. Over the years, the glucosinolate content of canola has been declining steadily and is now only about one-twelfth of that of the older high-glucosinolate rapeseed (that is, 10 vs. 120 μmol/g). Therefore, the rations for broilers or laying hens could now contain 20% of CM without producing any adverse effects. Tannins are of lesser importance due to their presence in the hull fraction and thus low water solubility. Sinapine has been implicated with the production of a "fishy" taint in brown-shelled eggs, which results from a genetic defect among the strain of Rhode Island Red laying hens. The White Leghorns have been reported not to be affected. Although lower in protein, CM compares favorably with soybean meal with regard to amino acid content. Because CM contains more methionine and cysteine but less lysine, both meals tend to complement each other when used together in poultry diets. Canola meal is low in arginine (Arg) which could be of importance when introducing CM to broiler diets at high inclusion rates. The Arg content of CM is approximately two-thirds of that of soybean meal. Chickens fail to synthesize Arg and are highly dependent on dietary sources for this amino acid. Supplementation of Arg to CM-based diets has been shown to partly restore the growth performance. Dietary cation-anion difference in CM is also less than optimal due to the high sulfur and low potassium contents. Seed dehulling has not been very successful due to excessive fineness and thus difficulties with percolation of the miscella through the cake. Development of low-fiber, yellow-seeded canola and the use of enzymes have proven to increase the energy utilization and the nutritive value of CM for poultry.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».