ENZYMATIC EXTRACT OF Trametes maxima CU1 ON PRODUCTIVE PARAMETERS AND CARCASS YIELD OF RABBITS
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the effect of the enzymatic extract (EnzE) of native fungus Trametes maxima CU1 on the productive parameters and carcass yield of rabbits. A total of 36 rabbits, 18 New Zealand and 18 California breeds were distributed randomly into two treatments: control (without EnzE supplementation) and EnzE2.5 (with 2.5% of enzymatic extract added to drinking water). All rabbits were fed with a commercial diet ad libitum. At 49, 71, and 91 d, data for body weight (BW), average daily feed intake (ADFI), feed efficiency, and average daily gain were collected. Moreover, dressing out percentage (DoP) and carcass fat yield (%CFY) were estimated. BW and ADFI were not different between treatments (P > 0.05). However, rabbits supplemented with EnzE2.5 showed higher values than the control. Rabbits EnzE2.5 and New Zealand males showed the best productive efficiency at 49 d (P < 0.05). On the other hand, EnzE2.5 showed greater DoP than control; furthermore, EnzE2.5 did not show any effect over %CFY. These results show the potential of T. maxima CU1 as a source of lignocellulases and amylases for the improvement of productive behavior and carcasses yield.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».