Prediction of the amino acid digestibility of legume seeds in growing pigs: a meta-analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
On pig farms, a high proportion of the cost of production comes from feed costs. However, the use of alternative ingredients such as legume seeds may help to reduce this cost. In fact, legume seeds are an important source of essential amino acids (EAA) and can therefore be an alternative to oilseed meals. However, the accurate use of these legume seeds requires a precise knowledge of the standardized ileal digestibility (SID) of EAA, which may vary depending on its botanical variety. A meta-analysis was performed on a database compiling data from 41 studies published between 1981 and 2013 and 178 dietary treatments. Models of prediction of the SID of EAA as well as the dietary concentration of digestible standardized EAA (dEAA) were obtained, based on the chemical composition of ingredients reported in the publications. The effect of the type of legume seeds (faba bean, lupin, pea and soya bean), surgical procedures (T-cannula, re-entrant cannulas, post valve T-cannulas and ileo-rectal anastomosis), and BW of pigs (BW⩽25 kg BW>25 kg) were also tested in each model. Results showed that dietary CP and crude fibre (CF) were, respectively, the best predictors of each EAA SID for faba bean, lupin and pea (R 2=0.42 to 0.89) and soya bean (R 2=0.32 to 0.77). For the dEAA content, the best prediction models included dietary CP and ADF for faba bean, lupin and pea and soya bean, respectively, with R 2 ranging from 0.66 to 0.98. Models developed in this study allow predicting the digestibility of EAA in these alternatives feedstuffs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».