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Enregistrement W3108077216 · doi:10.1093/jas/skaa054.323

PSIX-18 Prediction of urinary P excretion as a tool to assess mineral status of growing pigs

2020· article· en· W3108077216 sur OpenAlexaff
Marie-Pierre Létourneau-Montminy, Théophane de Rauglaudre

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcretionAnimal sciencePhytaseChemistryCalciumPhosphorusUrinary systemEndocrinologyInternal medicineMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Urinary losses of phosphorus (P) and calcium (Ca) are indicators of absorbed compared to amount needed for tissue growth as well as their balance for bone deposition. They can thus be a good indicator of the mineral status. This hypothesis has been validated through meta-analysis using a database of P and Ca retention in growing pigs including 43 publications published between 1969 and 2018 for a total of 51 experiments and 251 dietary treatments. P urinary excretion has been simulated using a multiple regression analysis with the proc MIXED (Minitab® 19) with trial effect as random. Average body weight of the pigs was 32kg ±18kg. Urinary P losses (urineP) was influenced by apparent digestible P (digP, recalculated for each treatment; g/kg), total Ca (Ca, g/kg), and microbial phytase (PhytM, FTU/kg). The model created explains 90% of urineP (R2 = 91%). UrineP was increased with digP from about 2 g/kg of digP (digP, P = 0.02, digP x digP, P < 0.001), before this point it was very low. Increasing dietary Ca decreased urineP linearly when exceeding the 2 g/kg of digP (Ca x digP, P < 0.001); P can then be fixed into bone as hydroxyapatite. The contribution of P is thus to manage in conjunction with dietary Ca. PhytM effect depends of both Ca and P (PhytM x Ca x digP; P = 0.03) showing that phytM addition reduces urineP depending of digP and Ca. As an example, in 6 g Ca/kg diet, 500 FTU/kg addition reduce urineP by 28% in 2 g digP/kg and by only 4% in 4 g digP g/kg. This is due to a better retention of P into bone in low digP. Next step will be urinary Ca modeling and then looking at meaning of their ratio in relation to mineral status to develop a practical tool to assess Ca and P status of pig.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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