Effect of nutrient intake in lactation on sow performance: determining the threonine requirement of the high-producing lactating sow.
Notice bibliographique
Résumé
Reproductive performance is steadily increasing within the pork industry; logically, amino acid requirements need to be redefined for sows producing larger litters. The objective of this study was to determine the threonine requirement of the high-producing lactating sow and to determine the effect of lysine on this requirement. A total of 419 PIC C-15 sows were assigned randomly to treatment within parity groups (1, 2, and 3+) and gestation treatment at d 110 of gestation. Lactation diets were formulated to contain 0.80% total lysine (tLYS) with 0.30, 0.35, 0.40, 0.45, 0.50, 0.55, 0.60, or 0.65% total threonine (tTHR) or 1.06% tLYS with 0.40, 0.45, 0.50, 0.55, 0.60, 0.65, or 0.70% tTHR. Litters were standardized to a minimum of 11 piglets within 48 h after farrowing, and sows had free access to feed throughout lactation (lactation length = 20.1 +/- 0.1 d). Sow ADFI exceeded expectation, averaging 6.90, 7.40, and 7.20 kg/d for Parities 1, 2, and 3+, respectively. Daily tLYS intake was 58 g/d (47 g of apparent ileal digestible lysine [dLYS] per day) and 74 g/d (59 g dLYS/d) for the low- and high-lysine group, respectively. Lysine intake did not affect sow or litter performance (P > 0.10). Sows gained an average of 4.8 kg in lactation. Using regression analysis, BW gain was maximized at 0.54% tTHR for all parity groups (quadratic; P < 0.05). Litter weaning weight (67.1, 67.9, and 66.2 kg for Parities 1, 2, and 3+, respectively) and litter weight gain (2.49, 2.53, and 2.44 kg/d for Parities 1, 2, and 3+, respectively) were maximized at 0.53% tTHR using regression analysis, for all parity groups (quadratic; P < 0.05). Based on regression analysis, plasma urea nitrogen on d 10 and 18 was minimized at 0.54% tTHR (P < 0.05). Lysine levels in excess of 58 g of tLYS/d did not benefit sow or litter performance. The requirement for threonine to minimize sow tissue mobilization was 37, 40, and 38 g tTHR/d (28, 30, and 30 g of apparent ileal digestible threonine [dTHR] per day) for Parities 1, 2, and 3+ sows, respectively. The threonine required to maximize litter performance was 36, 39, and 38 g of tTHR/d (28, 30, and 29 g of dTHR/d) for Parities 1, 2, and 3+ sows, respectively. Alternatively, the requirement can be expressed as 14.3 g tTHR (11.8 g dTHR) per kilogram of litter gain.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».