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Enregistrement W3021701088 · doi:10.1093/jas/skaa157

The effect of reduced dietary glycine and serine and supplemental threonine on growth performance, protein deposition in carcass and viscera, and skin collagen abundance of nursery pigs fed low crude protein diets

2020· article· en· W3021701088 sur OpenAlexafffund
Kayla E Silva, Lee‐Anne Huber, Wilfredo D Mansilla, Anna K. Shoveller, John K Htoo, J.P. Cant, C. F. M. de Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsSwine Innovation PorcOntario Pork
Mots-clésThreonineAnimal scienceGlycineComposition (language)ChemistryAmino acidBody weightWeight gainBiologyFood scienceBiochemistrySerineEndocrinologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thirty five barrows (initial body weight [BW]: 15.1 ± 1.0 kg) were used to determine the effect of partially replacing Gly + Ser with Thr in reduced crude protein (CP) diets on growth performance, protein deposition in carcass and viscera, and skin collagen abundance during the late nursery phase to 25 kg BW. Pigs were individually fed one of five iso-nitrogenous diets (n = 7) for 21 d. The basal diet met estimated essential amino acids (AA) requirements by using all essential AA plus Gly and Ser in free form (CON; 12.1% CP; as-fed, analyzed contents). The remaining four diets were formulated by reducing total Gly and Ser concentrations to 60% or 20% of the CON diet. The N removed with Gly and Ser was replaced with either crystalline Thr or Glu. Total analyzed Thr made up either 1.59% (T1; 12.5% CP) or 2.34% (T2; 12.2% CP) of the Thr-supplemented diets, and total analyzed Glu made up either 3.47% (G1; 12.7% CP) or 4.64% (G2; 12.9% CP) of the Glu-supplemented diets. Pigs were slaughtered on day 21 to determine body composition and skin collagen abundance via bright field microscopy. Overall, average daily gain (ADG) and G:F and final carcass weights were greater for pigs fed diets supplemented with Glu (G1 + G2) vs. those fed diets supplemented with Thr (T1 + T2; P < 0.05, P = 0.060, and P = 0.050 for ADG, G:F, and final carcass weight, respectively); intermediate values were observed for CON. Nitrogen retention in carcass plus viscera and the AA profile of deposited protein in the carcass were not influenced by dietary treatment. Pigs fed the T2 and G2 diets had greater retention of Thr (vs. CON and G2) and Glu (vs. CON and T2) in the viscera protein, respectively (P < 0.05). The apparent utilization efficiency of standardized ileal digestible Thr for protein deposition in carcass plus viscera was less for pigs fed T2 (15.1%) vs. those fed CON (56.7%) or G2 (58.6% ± 2.9%) diets (P < 0.001). Only pigs fed T1 had skin collagen abundance not different from CON; pigs fed G1, G2, and T2 had reduced skin collagen abundance compared with CON and T1 (P < 0.01). Using Glu as an N source when Gly and Ser were reduced to 60% and 20% of CON in reduced CP diets maintained ADG for pigs between 15 and 25 kg BW, whereas supplying Thr as a N source reduced ADG and carcass weight. When dietary Gly and Ser were supplied at 60% of CON, only Thr supplementation rescued skin collagen abundance. Therefore, supplemental Thr at excess levels is not sufficient to replace N from Gly and Ser in reduced CP diets fed to late nursery pigs, despite supporting skin collagen abundance as a secondary indicator of Gly status.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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