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Enregistrement W2412343645 · doi:10.2527/msasas2016-269

269 Use of dietary carbohydrates as prebiotic in swine diets

2016· article· en· W2412343645 sur OpenAlexaff
R. T. Zijlstra, Janelle M. Fouhse, E. Beltranena, A. M. H. Le, Michael Gaenzle

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrebioticFermentationFood scienceStarchGut floraEnterotoxigenic Escherichia coliResistant starchPolysaccharideChemistryBiologyBiochemistryMicrobiologyEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using dietary antibiotics as growth promotant will be reduced; thus, dietary alternatives are being investigated. Dietary carbohydrates include oligosaccharides, starch, and fiber (non-starch polysaccharides) and these may be part of a toolkit to manage gut health in pigs. Antibiotics are hypothesized to control gut health via manipulations of intestinal microbial profiles but may also reduce intestinal inflammation. Oligosaccharides may be rapidly fermented and thereby influence intestinal microbial profiles and metabolite production. Specific exopolysaccharides from Lactobacillus reuteri may serve as scavenger molecules for pathogenic bacteria, e.g., enterotoxigenic E. coli (ETEC), to bind to instead of adhering to the gut wall, thereby avoiding diarrhea initiation by ETEC. Starch is mostly digested and absorbed as glucose; however, resistant starch is not digested but fermented. Resistant starch acts as fiber but is unique, because it 1) specifically increases digesta content of bifidobacteria that have been associated with improved gut health and 2) is completely fermented within the gut. Sources of fiber differ in their 2 key characteristics: viscosity and fermentability. Increased viscosity has been associated with increased gut content of virulence factors that are linked with diarrhea. Increased kinetics of fiber fermentation is associated with changes in microbial profiles and increased metabolite production. Recently, microbial composition was hypothesized to be less important and the focus should be on their combined output of metabolites. Raw materials and prebiotic feed additives both influence kinetics of fermentation and have prebiotic activity. Their kinetics of fermentation should be quantified so that it can be included in feed formulation. In conclusion, dietary carbohydrates via their prebiotics activity are part of the solution to remove antibiotics as growth promotant from swine diets.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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