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Enregistrement W2167434298 · doi:10.1111/are.12365

Bioavailability of arginine from Indian mustard protein concentrate and meal compared with that of a soy protein concentrate in rainbow trout (<i>Oncorhynchys mykiss</i>)

2014· article· en· W2167434298 sur OpenAlexafffund
M.A. Kabir Chowdhury, Kattia Preciado Iñiguez, C. F. M. de Lange, Vernon Osborne, A. Lemme, Dominique Bureau

Notice bibliographique

RevueAquaculture Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEvonik IndustriesMitacsMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyMinistry of Natural Resources
Mots-clésSoy proteinRainbow troutBioavailabilityBiologyArginineFood scienceMealFish mealAnimal scienceBiochemistryFish <Actinopterygii>Amino acidFisheryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative bioavailability (RBV) of arginine (Arg) from Indian mustard protein concentrate (IMC, 62% crude protein) and Indian mustard meal (IMM, 42% crude protein), and a commercially available soy protein concentrate (SPC, 57% crude protein) was compared with that of crystalline L-arginine (L-Arg) in rainbow trout. A basal diet highly deficient in Arg (1.23%) was formulated. Eight other isoproteic and isoenergetic diets were formulated to contain ~1.35% and ~1.5% Arg by adding increasing amount of IMC, IMM, SPC and L-Arg. The experimental diets were fed for 16 weeks using a standard protocol. Growth rate, weight gain (g fish−1) and protein (PD, g fish−1) and lipid (LD, g fish−1) deposition were increased linearly with increasing level of Arg from all ingredients. Arg availability from protein-bound sources were equal or higher than those from L-Arg. RBV of Arg from IMC, IMM and SPC were ranged from 100% and 123% than that from L-Arg (assumed as 100% bio-available). Among the ingredients, only the RBV of Arg from IMC was significantly higher than those from SPC (P < 0.05). The findings suggest that the RBV of Arg from IMC and IMM are very good and comparable to that of the commercial SPC used in this study.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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