158 Effects of Increasing Dietary Standardized Ileal Digestible Lysine Levels on Growth Performance of Grow-Finish Pigs That Were Sired by PIC 800 Boars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A total of 1,092 pigs (PIC 800 × Camborough) were used to investigate the effects of increasing dietary standardized ileal digestible (SID) Lys on growth performance in 4 experiments covering body weight ranges of 25-45 kg (Exp. 1), 45-73 kg (Exp. 2), 74-91 kg (Exp. 3), and 98-120 kg (Exp. 4). Pigs were placed in 1 room and divided into 2 groups with 42 pens/group and 13 pigs/pen (6 or 7 gilts and 7 or 6 barrows, balanced among treatments). Group 1 was used in Exp. 1 and 3; group 2 was used in Exp. 2 and 4. At the beginning of each trial, on-trial pens were blocked by body weight and randomly allotted to one of 6 treatments (85.0, 90.0, 95.0, 100.0, 107.5, or 115.0% of PIC SID Lys recommendations) in a randomized complete block design. Data were analyzed using generalized linear and nonlinear mixed models with pen as the experimental unit. In Exp. 2 to 4, the competing nonlinear models did not fit the data or improve the fitness compared with the linear models. Greater SID Lys linearly increased (P < 0.05) average daily gain in Exp. 1 and 3 (Table 1). Increasing SID Lys tended to increase gain to feed ratio (G:F; quadratic, P < 0.10) in Exp. 1, and broken-line linear and broken-line quadratic models estimated the maximum G:F at 99.9 and 98.5% SID Lys, respectively. In Exp. 2 and 3, increasing SID Lys also increased G:F (linear, P < 0.10). Growth performance did not differ among treatments in Exp. 4. Results indicated that the optimum SID Lys concentration for 25 to 45 kg PIC 800 pigs was between 98.5 and 99.9% of PIC SID Lys recommendations. More research is needed to validate the optimum SID Lys concentrations for pigs above 45 kg.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».