PSIV-8 Effect of Feeding Levucell SB® 10 Titan Advantage and YANG on Performance, Blood Parameters, and Fecal VFA of Nursery Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A total of 496 weaned pigs (19 ± 1 d of age) were used in a 3-phase feeding program to evaluate effects of Levucell SB 10 Titan Advantage, a live yeast, Saccharomyces cerevisiae boulardii (LEV; Elanco) and a non-viable yeast product (YANG; Elanco) on performance, complete blood count (CBC), and fecal VFA of nursery pigs. Pigs were blocked by weaning BW and gender and allotted to 44 pens (11–12 pigs/pen) which was assigned to one of 4 dietary treatments (11 pens/treatment). The study was designed as 2 x 2 factorial with LEV and YANG. Pigs were fed to meet or exceed nutrient requirements (NRC, 2012). Blood (d 10 and 22) and fecal samples (d 22) were collected from one pig per pen for CBC and VFA analyses. During d 0–7, feeding LEV or YANG alone improved (P < 0.05) G:F by 20% and 12%, respectively. There was a tendency of LEV*YANG interaction (P < 0.10) where feeding LEV increased (P < 0.05) BW and ADG compared to the control (CON). During d 0–14, feeding YANG with LEV reduced (P < 0.05) BW, ADG, and G:F compared to feeding YANG or LEV alone. Pigs fed LEV had an improved G:F compared to pigs fed CON or YANG with LEV (P < 0.05). During d 21–42, there was a tendency (P < 0.10) for a LEV*YANG effect where pigs fed CON had a lower G:F compared to other treatments. Overall, feeding LEV alone increased (P < 0.01) G:F (2.4%) and numerically increased final BW (0.60 kg) compared to CON. LEV tended to increase blood lymphocytes (P = 0.11) and increased platelets and platelet hematocrit (P < 0.05) compared to CON. There were no differences in fecal VFA measures. The results of this study indicate that feeding LEV increased G:F of nursery pigs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».