Apparent digestibility of different microalgae dried biomass in rainbow trout (Oncorhynchus mykiss)
Notice bibliographique
Résumé
Despite a growing interest in microalgae as sustainable sources of nutrients in complete aquafeeds, little information is presently available on the nutritive value of these novel potential feed ingredients for carnivorous fish species. The aim of this study was to estimate energy and the apparent macronutrient digestibility of a panel of cultivated microalgae, using rainbow trout as a fish model. From a basal reference diet mash, 8 test diets were obtained including finely ground dried biomass of Arthrospira platensis (ART), Chlorella sorokiniana (CHL), Nannochloropsis oceanic (NAN), Nostoc sphaeroides (NOS), Tisochrysis lutea (TISO), Phaeodactylum tricornutum (PHAE), Porphyridium purpureum (POR) and Tetraselmis suecica (TETR) at a 12:88 w:w microalgae to reference diet ratio. All diets were added with acid insoluble ash (1.0%) as an inert marker before being extruded and dried into 3mm pellet. The apparent digestibility coefficients (ADCs) of dry matter, protein, organic matter and energy for reference and test diets were estimated in vivo with juvenile rainbow trout using 9 units of three 50-L tanks, each stocked with 15 fish (52.4 ± 1.5 g), fitted with a settling column for fecal collection (Guelph system). Each diet, offered to visual satiety in two daily meals, was evaluated over three independent 10-day fecal collection periods preceded by 7 days adaptation to a new diet. ADCs were calculated by difference relative to those measured with the reference diet. The various microalgal biomasses showed significantly different apparent digestibility values (p<.05). Dry matter ADCs ranged from 90.4% for TISO to 53.3% for CHL. Protein ADCs varied from 94.4% for POR to 63.9% for CHL. Organic matter ADCs ranged from 94.6 for TISO to 58.3% for CHL while gross energy ADCs varied from 93.7 for POR to 53.1% for NAN. The results obtained here using the rainbow trout as a carnivorous fish model for digestibility, provide a useful indication of the nutritive value of different microalgae to assist in the formulation of environmental friendly fish diets. They also showed that, due to poor digestibility of certain microalgae biomass, just a few of them can tackle the sustainability challenge of the aquafeed industry as a potential and cost-effective source of nutrients and the adoption of suitable physical or enzymatic rupture treatments in some species will be needed to improve their digestibility.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».