Supplementation of a low-energy diet with recombinant ferritin from <i>Perinereis</i> sp. can be beneficial to finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 90 finishing pigs [(Yorkshire × Landrace) × Duroc] with an average body weight (BW) of 50.02 ± 1.78 kg were used in a 10 wk experiment. The pigs were distributed into three dietary treatments replicated six times with five pigs (two barrows and three gilts) per pen. The treatment diets were a positive control (PC; high-energy diet), a negative control (NC; low-energy diet), and an NC + 0.05% ferritin diet (TRT1). The supplementation of ferritin in a low-energy diet tended (P = 0.06) to increase the BW at week 5 compared with pigs fed low-energy diets without ferritin. At week 5 and overall period, the gain-to-feed ratio of pigs fed high-energy diets was higher (P < 0.05) compared with pigs fed low-energy diets. The pigs receiving a ferritin-supplemented diet had a comparable growth performance to pigs fed high-energy diets. At week 10, fecal Lactobacilli counts of pigs fed high-energy diets were higher (P < 0.05) compared with pigs fed low-energy diets. The supplementation of low-energy diets with ferritin resulted in comparable growth performance to pigs fed high-energy diets and had no adverse effect on digestibility and fecal gas emissions. Thus, it seems beneficial to include ferritin in low-energy diets of finishing pigs.
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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 ».