197 Diet nutrient digestibility and growth performance of weaned pigs fed chickpea
Notice bibliographique
Résumé
Using alternative feedstuffs to replace soybean meal (SBM) and cereal grains in swine diets is economically important for pork producers. Chickpea may serve as an alternative source of protein and energy; however, little information is available regarding its dietary inclusion for weaned pigs. The effects of increasing dietary inclusion of chickpea by substituting SBM and wheat grain on nutrient digestibility and growth performance of young pigs were evaluated. Three hundred pigs (initial body weight 9.6 kg) weaned at 20 ± 1 d of age and housed in pens with 4 pigs were involved. Pigs were fed a SBM diet or diets with 7.5, 15, 22.5, or 30% Kabuli chickpea in substitution for up to 20% SBM and 10% wheat grain for 3 wk starting 2 wk postweaning. The chickpea sample contained (DM basis) 23.9% CP, 4.7% ADF, 5.2 mg/g trypsin inhibitor activity, and 0.4% tannin. Diets were formulated to provide 2.34 Mcal NE/kg and 5.1 g standard ileal digestible (SID) Lys/Mcal NE and were steam-pelleted. Increasing dietary inclusion of chickpea quadratically increased (P < 0.001) diet apparent total tract digestibility (ATTD) of DM and GE by up to 2.5%-units, quadratically increased (P < 0.001) DE and predicted NE value by up to 0.13 and 0.21 Mcal/kg, respectively, but quadratically reduced (P < 0.001) ATTD of CP by 4.6%-units. Overall (d 1–21), increasing dietary chickpea quadratically increased (P < 0.05) ADFI, quadratically increased then decreased (P < 0.001) ADG, and quadratically decreased (P < 0.001) G:F and final BW. Pigs fed 15% chickpea had increased ADFI by 66 g/d and ADG by 55 g/d, but similar G:F and increased final body weight compared with pigs fed diet with 0% chickpea. In conclusion, increasing inclusion of up to 30% chickpea in diets for weaned pigs reduced growth performance. Dietary inclusion of 15% chickpea increased feed intake and growth performance of weaned pigs and sustained feed efficiency.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».