PSVI-32 The effects of varying amylose levels in different diets on digestibility and glycemic response in canines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to compare the digestibility of pulse-based diets to grain-based diets based on varying levels of amylose and study how changes in digestibility impacts glycemic response in dogs. To establish glycemic response, six diets were formulated at an inclusion level of 20% available starch with varying amylose content. A grain-based diet was formulated using rice, while pulse-based diets consisted of smooth pea, wrinkled pea (4140–4 and Amigold varieties), faba bean, or lentil. Beagles (n = 8, 4 females, 4 males) were fed the 6 different test diets for 7 days in a randomized, cross-over, blinded design. At the end of each feeding period, fecal samples were collected and beagles were fasted overnight and subjected to a glycemic test (1g/kg of diet or glucose fed). Data collected were statistically analyzed using SigmaPlot 12.0 and significance was declared at P ≤ 0.05. Amylose levels of diets varied from 4.64% to 14.82% on a dry basis. The rice-based diet had the lowest amylose content, while the wrinkled pea (Amigold variety) diet had the highest amylose content. Following the collection of glycemic response and fecal data, repeated-measures, 1-way ANOVA’s were conducted. There were significant differences observed between diets based on peak glucose levels (mmol/L, P = 0.01). The rice diet had the highest peak in glucose, while the lentil-based diet had the lowest glucose peak. Significant differences were also seen between diets based on their digestibility (P < 0.001). Rice, lentil, faba bean and smooth pea-based diets had the highest levels of digestibility, while wrinkled pea varieties had decreased digestibility. Furthermore, varying amylose found in diets can be viewed as an impacting factor on glycemic response and digestibility. Incorporating pulses with higher amounts of amylose could be utilized in dog diets to promote a low glycemic response through decreased rates of digestibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».