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Enregistrement W2746514721 · doi:10.1016/j.aninu.2017.08.004

Optimal sulfur amino acid to lysine ratio for post weaning piglets reared under clean or unclean sanitary conditions

2017· article· en· W2746514721 sur OpenAlexafffund
Roselyn Kahindi, A Regassa, John K Htoo, Martin Nyachoti

Notice bibliographique

RevueAnimal nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEvonik Industries
Mots-clésPunAnimal scienceWeaningLysineMealMethionineBasal (medicine)ChemistryAmino acidBiologyFood scienceBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two 14-day experiments, each with 90 (Duroc × [Yorkshire × Landrace]; 7.3 ± 0.6 kg) piglets, were conducted to determine the optimum sulfur amino acid (SAA) to lysine (Lys) ratio (SAA:Lys) for piglets when reared under clean or unclean sanitary conditions using performance and non-performance response criteria. Piglets were randomly assigned to the following dietary treatments. The basal diet contained 1.18% standardized ileal digestible (SID) Lys, and the SAA:Lys was 52%. In diets 2 to 5, the basal diet was supplemented with 4 graded levels of dl -Met to make SAA:Lys of 56%, 60%, 64% and 68%. In Exp. 1, piglets were housed in disinfected clean room. In Exp. 2, piglets were housed in a room previously occupied by other pigs and was not disinfected. On the last day, blood was collected to measure plasma urea nitrogen (PUN) and one pig per pen was euthanized to collect jejunal tissue to measure villus height (VH), crypt depth (CD), and VH:CD. In Exp. 1, increasing SAA:Lys linearly and quadratically increased VH and VH:CD ( P < 0.05). In Exp. 2, increasing SAA:Lys linearly increased ( P < 0.05) VH and VH:CD and linearly and quadratically decreased PUN ( P < 0.05). Estimated PUN and VH-based optimum SAA:Lys requirements for clean and unclean sanitary condition were 60%, 63% and 66%, respectively.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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