Evaluation of effect of probiotics mixture supplementation on growth performance, nutrient digestibility, faecal bacterial enumeration, and noxious gas emission in weaning pigs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 180 twenty-eight-day-old weaning pigs [Duroc × (Yorkshire × Landrace)] with an average body weight of 7.62 ± 1.25 kg were used in a 42-day trial to evaluate the effect of probiotics mixture supplementation on weaning pigs. Pigs were randomly allotted to one of four dietary treatments: (1) CON, basal diet, (2) T1, CON + 0.1% probiotics mixture, (3) T2, CON + 0.2% probiotics mixture, and (4) T4, CON + 0.3% probiotics mixture. Increasing dietary inclusion of probiotics mixture levels linearly increased average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI) during day 0–7 as well as ADG and gain to feed ratio (G:F) during day 8–21 (p < .05). There was a quadratic effect in improving ADFI during day 0–7, day 22–42, and ADG during day 8–21 (p < .05). In addition, increasing inclusion of probiotics mixture levels in the diets linearly increased (p < .05) dry matter (DM), nitrogen (N), energy digestibility, and faecal Lactobacillus counts and decreased Escherichia coli counts and ammonia (NH3) emission. However, no significant differences were observed in ADG, ADFI, G:F during day 22–42, and day 0–42 except for a quadratic increase of ADFI for day 22-42 (p < .05). Feeding the pigs with the diets containing different probiotics mixture levels did not affect the faecal hydrogen sulfide emission (p>.05). In conclusion, increasing inclusion of probiotics mixture up to 0.3% linearly improved growth performance during day 0–7 and day 8–21. Pigs fed the diets with probiotics mixture suplementation improved the nutrient digestibility, faecal bacterial enumeration, and decreased NH3 emission.HighlightsProbiotics mixture supplementation increased growth performance and nutrient digestibility in weaning pigs.Increased fecal Lactobacillus and reduced E. coli counts.Reduced fecal ammonia emission that can contribute in reducing environmental pollution.
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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 | 0,002 | 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 ».