Insights into the Potential of Pre-Processing of Ingredients to Improve their Economical Value to Aquaculture Species
Notice bibliographique
Résumé
Processed animal protein ingredients are valuable ingredients for aquaculture feed formulations. However, the variability of the chemical composition of different batches of these ingredients and the relatively low digestibility of some of the nutrients (i.e. amino acids, phosphorus) occasionally represent significant limitations for these ingredients at high levels in the diet of some species. Research efforts carried out at the University of Guelph explored the potential of simple and potentially costeffective processing techniques to improve the digestibility and nutritive value of these ingredients. Processing aimed at improving digestibility of phosphorus showed that incubation with different organic acids and a chelating agent and fine grinding significantly improved in vitro bio-availability of bone phosphorus of high ash poultry by-products meal. However, this processing offered no advantage in terms of in vivo digestibility of phosphorus to rainbow trout, a species with an acid stomach. The technique may be useful for species lacking an acid stomach (e.g. carps, shrimp) but this hypothesis has not been verified. In another series of research efforts, incubation of feather meals with protease and a reducing agent, aiming to disrupt residual disulphide bonds and cross-linkage of keratin, significantly improved in vivo digestibility of protein and amino acids and bio-availability of arginine of this ingredient to rainbow trout. The results illustrate the potential of simple processing techniques, based on sound chemical principles, to improve the bio-availability of nutrients of processed animal protein ingredients. However, careful animal assays need to be carried out to confirm the usefulness of these techniques in different species.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».