370 Awardee Talk: Role of feed enzymes in gut health and function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exogenous enzymes are routinely added to diets for non-ruminant animals, mainly to help enhance energy and nutrient utilization, thus contributing to efficient and sustainable production systems. Also, feed enzymes allow for effective utilization of non-traditional feedstuffs (e.g. co-products) in non-ruminant diets, with potential to mitigate feed cost. In addition to increased nutrient utilization, however, feed enzymes, through their impact on the gastrointestinal environment and microbial composition, can have a profound effect on indices of gut health and function. These effects may explain the reported reductions in medication costs and variability in animal performance and mortality rates observed with dietary enzyme supplementation. By acting on their target substrates, feed enzymes reduce the availability of non-digested substrates and in the case of carbohydrate-degrading enzymes can produce short-chain oligosaccharides with potential prebiotic effects. These changes are known to modulate the gut microbiome in favor of bacteria associated with a healthy gut, while reducing the population of pathogenic bacteria, which explains the reduced incidences of diarrhea that have been attributed to enzyme supplementation. Also, feed enzymes may reduce oxidative stress and enhance the functional capacity (e.g. maintaining barrier function) of the gastrointestinal tract. Feed enzymes by themselves may never be a single solution to mitigate gut health challenges in livestock production systems, but clearly there is a mounting body of evidence to support the role of feed enzymes in this regard. Therefore, their benefits will be maximized when used as part of an integrated solution approach for containing enteric pathogens of economic importance and eliminating the negative effects of dietary components with potential to compromise intestinal integrity.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,190 | 0,075 |
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 ».