Meta-analysis of the amino acid digestibility of oilseed meal in growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
Oilseed meal is an important source of essential amino acids (EAA) for livestock production. It is the second most important ingredient in pig feed after grains. Optimal use of these ingredients requires precise knowledge of amino acid standardized ileal digestibility (SID), which may vary depending on several factors including botanical variety or processing treatments. A meta-analysis was performed in order to derive models for predicting the SID of soybean, cotton and rapeseed meal EAA, based on chemical composition data such as CP, total concentration of each EAA and fibre (crude fibre, ADF and NDF) content. A database of 47 references (224 experimental treatments) was built. A model incorporating processing method of the meals (e.g. cold pressed, expeller pressed, solvent extracted), experimental surgical procedure (T-cannula, re-entrant cannula, post valve T-cannula and ileo-rectal anastomosis) and pig growth stage (BW⩽ or ⩾25 kg) was tested. Results indicated that neither processing nor BW affected EAA SID. NDF was the best predictor of SID (R 2=0.944, 0.836, 0.779, 0.899 and 0.814, respectively, for Lys, Met, Thr, Trp and Val). The total EAA content was the best predictor of digestible content (g/kg diet) for each EAA (R 2=0.990, 0.985, 0.977, 0.985 and 0.978, respectively, for Lys, Met, Thr, Trp and Val). This study shows that routine chemical analyses may be used to predict EAA digestibility with satisfactory accuracy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».