Influence of dietary protease supplementation to corn–soybean meal-based high- and low-energy diets on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and gas emission in growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 140 growing pigs [Duroc × (Yorkshire × Landrace)] with an average body weight of 24.10 ± 1.66 kg were used in a 6 wk trial to determine the effect of dietary protease supplementation to low- and high-energy diets for pigs. Pigs were randomly allowed to one of four dietary treatments in a 2 × 2 factorial design with two levels of energy and 0 or 125 g ton−1 of protease. During 6 wk, pigs fed on the high-energy diets had greater (P < 0.05) average daily gain (ADG), gain to feed ratio (G:F), and energy digestibility than those fed low-energy diets. Protease supplementation increased (P < 0.05) energy digestibility and creatinine levels in the blood. Also, protease supplementation tended to increase (P < 0.1) dry matter digestibility, G:F, blood urea nitrogen concentrations and to decrease (P < 0.1) ammonia gas emission, and norepinephrine levels in the blood. In conclusion, dietary supplementation with 125 g ton−1 protease has beneficial effect on growth performance and nutrient digestibility. The noxious gas emission was also reduced in pigs fed protease-supplemented diets. In addition, ADG and feed efficiency were improved in pigs fed high-energy diets.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».