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Enregistrement W2991369105 · doi:10.1139/cjas-2019-0072

Effects of dietary <i>n</i>-6/<i>n</i>-3 polyunsaturated fatty acids ratio on growth performance, apparent digestibility, blood lipid profiles, fecal microbiota, and meat quality in finishing pigs

2019· article· en· W2991369105 sur OpenAlexvenueno aff
Haoyang Sun, Hyeok Min Yun, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidFecesFish oilLinseed oilTriglycerideAnimal scienceFood scienceCholesterolFeed conversion ratioCrossbreedBiologyFatty acidChemistryBody weightBiochemistryFish <Actinopterygii>Endocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of dietary omega-6 (n-6) to omega-3 (n-3) polyunsaturated fatty acid (PUFA) ratios on growth performance, digestibility, blood lipid profiles, fecal microbial counts, and meat quality in finishing pigs were examined by using linseed and fish oil. A total of 140 crossbred finishing pigs [(Landrace × Yorkshire) × Duroc] were used in a 10 wk trial. Pigs were blocked based on body weight (BW) and sex and randomly allotted to four dietary treatments formulated to have n-6/n-3 ratios of 5/1, 10/1, 15/1, and 17/1 (control). Throughout the experiment, BW, average daily gain, and average daily feed intake were significantly (P < 0.05) increased with a decreased ratio of n-6/n-3 PUFA. Energy digestibility and fecal Lactobacillus count showed a linear (P < 0.05) increase in week 10. The high-density lipoprotein cholesterol and blood triglyceride concentrations increased (P < 0.1) during week 10. However, low-density lipoprotein cholesterol was reduced (P < 0.05) linearly during week 5 and week 10 with a reduction in dietary n-6/n-3 ratio. This study provides a basis for future research on altering n-6/n-3 ratio by using linseed oil and refined fish oil in finishing pigs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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