Effect of feeding traditionally prepared fermented milk dahi (curd) as a probiotics on nutritional status, hindgut health and haematology in dogs
Notice bibliographique
Résumé
According to Indian system of traditional medicine (Ayurveda), dahi is beneficial in promotion of health and vitality due to its antibacterial action against pathogenic microbes and improvement in nutrient digestibility. Hence, in the present study traditionally prepared Indian fermented milk dahi/curd was evaluated as a probiotics for its health benefits in canine model. Eight Labrador dogs were divided in completely randomized design (CRD) in two groups, one control (CON, without supplement) and other treatment group (dahi, supplemented with measured amount (100 ml) of dahi/curd having ~10 cfu of Lactobacillus sp /ml). Nutrient digestibility and hindgut health was assessed after 6 weeks and haematology was done after 7 weeks of experimental feeding. There was a slight (P>0.05) increase in dry matter (DM, P=0.055), organic matter (OM, P=0.073), crude fibre (CF, P=0.104) digestibility while that of calcium improved significantly (P<0.05) due to feeding of dahi. Significant reduction in feacal pH (P<0.001) and ammonia (P<0.01), whereas lactate (P<0.001) and total short chain fatty acids (SCFAs, P<0.05) were increased in dahi fed group. The health positive microbial count (lactobacilli and bifidobacteria) were significantly (P<0.05) increased with decrease in health negative coliforms (P<0.01) in dahi fed animals. Total erythrocyte count (TEC) was increased (P<0.01) and mean corpuscular volume (MCV) decreased (P<0.01) in dahi compared to CON. In conclusion, traditionally prepared dahi/curd can be used as a probiotics with beneficial effect on digestibility of some nutrients, hindgut health characteristics, intestinal microbial balance and haematolgy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».