Development of a Novel Enzymatic Pretreatment for Improving the Digestibility of Protein in Feather Meal
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the process of developing an enzymatic pretreatment to improve the nutritional value of feather meal (FeM). In a first experiment, a full factorial design was used to examine the effects of various incubation conditions on the solubilization of nitrogen in FeM. We incubated FeM for 3 h with various levels of a commercial alkaline serine protease (Savinase® 16L), sodium sulphite (Na2SO3), and digestion buffer. A Savinase® 16L level of 3% (%FeM v/w), Na2SO3 level of 3% (%FeM w/w), and digestion buffer level of 500% (%FeM w/w) were identified as the optimal conditions. Under these optimal conditions, 45% of the nitrogen in FeM was solubilized. In a second experiment, we evaluated the effect of more economically sustainable incubation conditions on the in vitro digestibility of protein (pepsin-HCl digestibility and multistep protein evaluation) in FeM. Two FeMs were incubated with 0.5% Savinase® 16L (%FeM v/w), 2% Na2SO3 (%FeM w/w), and 200% buffer (%FeM w/w) for 24 h. The pretreatment improved pepsin-HCl digestibility by 7–16% and the total tract degradable protein content by 14–50%. Accordingly, this novel pretreatment could be applied in the animal feed industry to improve the nutritional value of FeM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».