In vitro assessment of the effectiveness of non-nutritive sorbent materials as binding agents for boar taint compounds
Notice bibliographique
Résumé
Boar taint, an off-odor and an off-flavor in the meat from some uncastrated male pigs, is due to high levels of the testicular steroid hormone, androstenone, and the indole, skatole. Thus far, there are no known methods for controlling both androstenone and skatole through dietary means. We tested the adsorbent agents, cholestyramine (CH), activated carbon (AC), tween-60 (Tween), bentonite (BNT) and polyvinylpolypyrrolidone (PVPP) for binding androstenone, estrone (E(1)), estrone sulfate (E(1)S) and skatole from buffer solutions in an in vitro system. The goal was to determine the potential utility of these binding agents as feed additives to control boar taint. Michaelis-Menten analysis was utilized to determine the effectiveness of the adsorbents. At pH 7.4, E(1)S was bound to AC and CH with the highest B(max) (maximum binding), whereas Tween and AC had the greatest B(max) for E(1). The B(max) for skatole at pH 7.4 was highest for AC, CH and PVPP. AC had a higher B(max) for androstenone than CH and Tween. The B(max) values at pH 3.0 with E(1)S for AC and CH were essentially 100%, whereas the binding of Tween to E(1)S at pH 3.0 decreased by 49.5% from binding at pH 7.4 (P < 0.05). The Ad(int) values, which represent efficiency of binding, illustrated that AC bound E(1), androstenone and skatole with greater efficiency than the other binding agents at pH 7.4, whereas AC bound E(1)S as efficiently as CH. We conclude that AC was the most effective adsorbent agent for binding E(1), E(1)S, androstenone and skatole in vitro, followed by CH, Tween, PVPP and lastly BNT. These adsorbent agents may be useful for binding boar taint compounds in in vivo studies to decrease the risk of boar taint.
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 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 | 0,001 | 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 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 ».