The Effect of Low Protein Energy-Rich Diets on Plasma Hepatic Markers, Hepatic Damage, and Discrimination Reversal Learning in Young Female Chicks
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of low protein energy-rich (LPER) diets increases susceptibility to metabolic disease in mammals, such as hepatic damage, and can have an adverse effect on cognition. However, the effects of these diets on both physical and mental welfare have not been investigated in domestic meat chickens. Female chicks received a low protein energy-rich or a standard control diet from 21 to 51 days of age. The effects of these dietary manipulations on plasma hepatic markers for liver damage, liver necropsy, and learning a visual discrimination reversal task were assessed. Birds given access to LPER diets weighed less than chicks that had access to the control diets. All chicks had post-mortem signs of hepatic hemorrhage/increased liver color scores and aspartate aminotransferase (AST) levels above 230 U/L indicative of hepatic damage in birds. The LPER diet had no impact on the performance of female chicks when learning to distinguish colors in a reversal visual discrimination task. The present study suggests that liver damage does not become worse when feeding LPER or impact visual reversal learning in female meat-type chickens. However, the high incidence of liver cell damage/liver hemorrhage, and "abnormal" AST activities are of concern in female broiler chicks across both diets, and suggests that the health of modern meat-type genotypes needs to be improved.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».