Improving the bioavailability of manganese and meat quality of broilers by using hot-melt extrusion nano method
Notice bibliographique
Résumé
1. Mineral excretion is an issue in the poultry industry. The use of micro minerals in nano form can increase bioavailability and decrease excretion rate. However, information concerning the bioavailability of nano manganese (Mn) in broiler chicks is limited.2. This experiment studied the influences of hot-melt extrusion (HME)–processed manganese sulphate on body weight gain, Mn bioavailability, nutrient digestibility and meat quality in broiler chicks fed a corn-soybean meal-based diet as a starter and grower phase. A total of 700 birds (Ross 308, 1-day-old) were randomly placed in 35 cages (20 birds per cage). The broiler chicks were fed one of seven experimental diets, which consisted of a control (without supplemental Mn), different levels of MnSO4 (IN-Mn60; 60, 120, and 200 mg/kg), or HME MnSO4 (HME-Mn; 60, 120, and 200 mg/kg).3. There was an increased serum Mn content in broilers fed diet supplemented with HME-Mn. In the grower phase, increased dietary Mn levels elevated the concentrations in the serum, liver, and tibia. There were increases in the excreta Mn content of broilers fed increasing levels. The supplementation of HME-Mn showed a lower percentage of abdominal fat compared with the IN-Mn treatment diets. Supplementation with HME-Mn decreased intramuscular fat compared with the diets supplemented with IN-Mn. The supplementation of HME-Mn decreased the thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) at d 6 of age. The HME-Mn source showed a greater decrease in TBARS compared with the IN-Mn treatment.4. In conclusion, HME processing increased bioavailability and could be used as an environmentally friendly method to facilitate lower levels of Mn in the diet of broiler chickens.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».