Minimizing marine ingredients in diets of farmed Atlantic salmon (Salmo salar): Effects on growth performance and muscle lipid and fatty acid composition
Notice bibliographique
Résumé
Due to limited fish meal and fish oil resources and their high costs for the aquaculture industry, it is necessary to find alternative sustainable sources of protein and lipids. Therefore, seven different diets were formulated with different levels of animal by-products, vegetable proteins, fish oil and rapeseed oil, to feed farmed Atlantic salmon, and their effects on growth performance, muscle lipid class, and fatty acid composition were examined. Protein sources included anchovy, poultry, feather, blood, corn, soy and wheat. Growth performance indicated that the diet with the lowest fish meal and fish oil content resulted in the lowest weight gain and final weight, followed by the diet containing the highest level of animal by-products. The lipid class analysis showed no statistical difference in the muscle total lipid content using different diets. However, significant statistical differences were observed among the main lipid classes; triacylglycerols, phospholipids, and sterols. The diet containing 1.4% omega-3 long-chain fatty acids resulted in the highest content of triacylglycerols and phospholipids. Diets containing medium and low levels of fish oil and fish meal, respectively, led to as high a level of ω3 fatty acids in muscle as when fish were fed diets with high levels of fish meal and fish oil. The results of this study suggest that feeding a diet containing low levels of fish meal and moderate levels of fish oil does not significantly affect ω3 fatty acid composition in muscle. Fish meal could be reduced to 5% without affecting growth as long as there was a minimum of 5% fish oil, and animal by-products did not exceed 26% of the diet.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».