Multi-Carbohydrase Addition Into a Corn-Soybean Meal Diet Containing Wheat and Wheat By Products to Improve Growth Performance and Nutrient Digestibility of Broiler Chickens
Notice bibliographique
Résumé
Feed enzymes are used in poultry diets to enhance nutrient availability and thereby improve growth performances of the birds. The objective of the present study was to investigate the effect of dietary Multi-Carbohydrase (MC) supplementation on growth performance, blood metabolites, visceral organ weights, gut morphology, and nutrient digestibility in broiler chickens. A total of 168 one-day-old broiler chicks (47.5 ± 0.20 g) were randomly allocated into one of four dietary treatments in a 2 × 2 factorial arrangement with 6 replications per treatment. Dietary treatments were as follows: (1) positive control (PC; energy sufficient, 3,200 ME, kcal/kg); (2) negative control (NC; energy deficient, 3,100 ME, kcal/kg); (3) PC with MC (MC; Superzyme-CS™; 0.05%); (4) NC with MC. Greater ADG (P = 0.022) was observed with the birds fed MC for the entire period (1–35 d) compared to birds fed a diet without MC. Birds fed the NC diet supplemented with MC showed improved FCR (P = 0.037) compared to birds fed the NC diet during the starter period (1–21 d). MC supplementation increased dry matter (P = 0.029), crude protein (P = 0.015), and energy digestibility (P = 0.015) of the birds compared to those fed a diet without MC on day 21. Moreover, birds fed a diet with MC had increased (P = 0.037) dry matter digestibility on day 35 compared to its counterpart, regardless of dietary energy level. Therefore, our study indicated that MC improved growth performance along with nutrient digestibility in broiler chickens fed corn soybean-meal-based diets containing wheat and wheat by-products from hatch to 35 d of age, regardless of dietary energy level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».