The use of feed-grade amino acids in lactating sow diets
Notice bibliographique
Résumé
The use of feed grade amino acids can reduce the cost of lactation feed. With changing genetics, increasing feed costs, and higher number of pigs weaned with heavier wean weights further evaluation of higher inclusion levels of feed-grade amino acid in lactation diets than previously published is warranted. Two experiments (Exp.) were conducted to determine the optimal inclusion level of L -lysine HCl to be included in swine lactation diets while digestible lysine levels remain constant across dietary treatments and allowing feed grade amino acids to be added to the diet to maintain dietary ratios relative to lysine to maximize litter growth rate and sow reproductive performance. Furthermore, the studies were to evaluate minimal amino acid ratios relative to lysine that allows for optimal litter growth rate and sow reproductive performance. Exp. 1: Increasing L -lysine HCl resulted in similar gilt feed intake, litter, and reproductive performance. Average litter gain from birth to weaning was 2.51, 2.49, 2.59, 2.43, and 2.65 kg/d when gilts were fed 0.00, 0.075, 0.150, 0.225, and 0.30% L -lysine HCl, respectively. Exp. 2: The average litter gain from birth to weaning was 2.68, 2.73, 2.67, 2.70, and 2.64 kg/d ( P < 0.70) when sows were fed 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, and 0.4% L -lysine HCl plus valine, respectively. No other differences among dietary treatments were observed. Collectively, these studies demonstrate corn-soybean meal based lactation diets formulated with a constant SID lysine content for all parities containing up to 0.40% L -lysine HCl with only supplemental feed grade threonine and a methionine source have no detrimental effect on litter growth rate and subsequent total born.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».