Effect of dietary fermented corn in different energy dense diets on growth performance, nutrient digestibility, ileal microorganisms, and fecal noxious gas emission of growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the efficacy of fermented corn (FC) in growing pigs. One hundred twenty-eight growing pigs [(Landrace × Yorkshire) × Duroc)] with an initial body weight of 29.59 ± 1.34 kg were used in a 6 wk experiment. Pigs were assigned into one of four dietary treatments in a 2 × 2 factorial arrangement with two levels of nutrient density (high energy: 3.37 Mcal kg−1, or low energy: 3.29 Mcal kg−1) and FC (0% or 20% substitute for corn). Pigs fed diets with FC increased (P < 0.05) average daily gain (ADG) overall. Pigs fed with high-density (HD) diets increased (P < 0.05) ADG and gain to feed (G/F) ratio overall. Apparent total tract digestibility (ATTD) of dry matter (DM), gross energy (GE), and nitrogen (N) increased (P < 0.05) in pigs fed with FC diets compared with pigs fed the diets without FC. In addition, pigs fed with HD diets increased (P < 0.05) ATTD of DM and GE compared with low-density (LD) diets. Furthermore, pigs fed with HD diets had a higher (P < 0.05) ATTD of DM and GE than those fed with LD diets. Both LD and FC supplementation led to lower (P < 0.05) fecal gas emission content. Pigs fed FC diets increased ileal Lactobacillus concentration and decreased Escherichia coli concentration. An interactive effect between nutrient density diet and FC was observed on the G/F, Lactobacillus on ileal microorganisms, and nutrient digestibility. In conclusion, the results indicated that dietary supplementation of HD diets and FC improved performance in growing pigs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».