Effects Different Levels of Nanoparticles Chromium Picolinate Supplementation on Growth Performance, Mineral Retention, and Immune Responses in Broiler Chickens
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate the effects of different levels nanoparticles of chromium picolinate (NanoCrPic) on the performance, immune responses, mineral retention, and tissues accumulation of chickens. A total of 180 broilers were randomly allocated into 0 (control), 500 ppb (µg kg-1) Cr and 3000 ppb Cr groups with 6 replicates (10 birds/pen) for a 35-day experiment, the Cr is nanoparticles of chromium picolinate (NanoCrPic). In addition, 36 birds were used for metabolic experimental investigation. The results of the experimentation indicated that there were no significant differences in average body weight gain between groups, but feed conversion ratio (FCR) in 3000 ppb group was better than control group during 1-21 days. The carcass yields slightly lower in 3000 ppb group than control (p<0.1). Retention ratio of Zn, Fe, Mn, Ca, and P were significantly (p<0.05) increased in the 500 ppb Cr group. The addition of NanoCrPic caused increased mineral concentrations, such as Cr, Ca and P in the subjects’ livers. Furthermore, the addition of NanoCrPic significantly increased lymphocytes and decreased both heterophils and H/L ratio (p<0.05). The ND (Newcastle disease) antibody titer was not affected in the broilers. In conclusion, supplemental NanoCrPic improved the retention of Zn, Fe Ca, notably it increased the concentration of Cr and Ca in the liver, and also increased the number of lymphocytes in broiler chickens.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».