137 Effects of dietary supplementation with xylanase and probiotics on growth performance and gut health of newly weaned pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was to evaluate the supplemental effects of xylanase and probiotics on growth performance and gut health of newly weaned pigs. One hundred and forty-four pigs at 3 weeks of age with an initial body weight (BW) at 6.47 ± 0.03 kg were allotted (4 pigs per pen) to 3 dietary treatments based on a randomized complete block design with sex (gilts and barrow) and initial BW as blocks. The treatments were CON (no supplement), XYL (xylanase at 10,000 XU/kg, Xylamax, BRI, Durham, NC), and PRO (Bacillus spp. 6 x 109 CFU/kg plus xylanase 10,000 XU/kg, EnzaPro, BRI). All diets met the NRC (2012) requirements in 3 phases (P1 for 7 d, P2 for 14 d, and P3 for 14 d). The ADG, ADFI, and G/F were measured weekly. On d 21, 1 pig representing a median BW of each pen was euthanized to collect jejunal samples to measure the immune and oxidative stress status, microbiome, and histology. Data were analyzed using the MIXED procedure of SAS. Treatment was a fixed effect and blocks were random effects. There were no fixed effects among treatments on growth performance, immune and oxidative stress status, and histology. Use of xylanase increased (P < 0.05) the Chao1 index in jejunal mucosa of pigs (24.6 to 29.5). Relative abundance of the Enterobacteriaceae in jejunal mucosa tended to decrease (P = 0.083) with the use of xylanase (16.2 to 1.6%). The PRO increased (P < 0.05) the relative abundance of Mitsuokella compared with others treatments (0.9 vs. 4.8%). In conclusion, supplementation of xylanase or Mitsuokella can enhance the microbiome in jejunal mucosa by increasing the diversity and beneficial bacterial abundance, whereas by reducing pathogenic bacterial abundance without affecting the growth performance, histology, immune, and oxidative stress status.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».