72 Young Scholar Presentation: Use of medium chain fatty acids as mitigation or prevention strategies against pathogens in swine feed
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Four experiments were conducted to evaluate: 1) medium chain fatty acids (MCFA) application to swine feed pre- or post-viral contamination with porcine epidemic diarrhea virus (PEDV) measured by quantitative reverse transcription polymerase chain reaction (qRT-PCR), 2) MCFA levels and combinations measured by qRT-PCR, and 3) selected MCFA in bioassay. In Exp. 1, treatments were a 2x2 + 1 factorial with the main effects of chemical treatment (0.3% commercial formaldehyde (CF), Sal CURB [Kemin Industries, Des Moines, IA] or 1% MCFA blend (Blend) of 1:1:1 C6:C8:C10 [PMI, Arden Hills, MN]) and timing of application pre- or post-inoculation with PEDV; plus a positive control (PC; feed inoculated with PEDV and no chemical treatment). All combinations of treatment and timing decreased detectable PEDV compared to PC (P< 0.05). Pre-inoculation had decreased PEDV detection compared to post-inoculation (P=0.009). Commercial formaldehyde decreased PEDV detection compared to MCFA (P< 0.001). In Exp. 2 and 3, pre-inoculation treatments consisted of: 1) PC, 2) 0.3% CF, and varying levels (0.125-0.66%) and combinations of MCFA (C5:0, C6:0, C8:0, or C10:0). In Exp. 2, treating feed with 0.33% C8:0 decreased (P< 0.05) PEDV detection compared to all levels of MCFA and PC. In Exp. 3, treating feed with CF, 0.5-1% Blend, all levels of C6:0+C8:0, 0.25% C6:0+C10:0, 0.33% C6:0+C10:0, 0.25% C8:0+C10:0, or 0.33% C8:0 + 0.33% C10:0 resulted in decreased PEDV detection compared to PC (P< 0.05). In Exp. 4, feed was treated pre-inoculation with either 1) no treatment (PC), 2) 0.3% CF, 3) 0.5% Blend, or 4) 0.3% C8:0 and analyzed via qRT-PCR and bioassay. Adding 0.5% Blend or 0.3% C8:0 resulted in decreased PEDV detection compared to PC. All chemical treatments resulted in no evidence of infectivity in the bioassay while the positive control did produce evidence of infectivity. In conclusion, lower levels of MCFA than previously evaluated may provide in-feed protection against PEDV.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,213 | 0,032 |
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 ».