149 Effect of Dietary Structural Fiber and Fermentable Protein on Growth Performance in Post-Weaning Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excessive protein fermentation in the hind gut is harmful to piglet gut health. Addition of fermentable fiber has been used as a mitigating strategy. However, the impact of structural fiber (STR) and its interactive effect with fermentable protein (FP) are less studied. In the present study, in a 2 x 2 factorial arrangement setting, 240 weaned pigs with initial body weight of 6.9 ± 1.1 kg (6 mixed sex pigs/pen, 10 pens/treatment) were allotted in a randomized complete block design to 1 of the following diets: low STR, low FP (control); low STR, high FP; high STR, low FP or high STR, high FP diet. A standard corn-soy based nursery diet was used as control. The treatment diets were supplemented with either oat hulls to increase STR or canola meal to increase FP level. Experimental diets were fed during the first 3 weeks post-weaning and followed by a common diet for the rest of nursery phase. Data was analyzed by general linear model in R. In summary, STR significantly increased average daily gain (ADG) during week 1 (P < 0.05) and in the entire nursery phase (P = 0.01) and tended to increase average daily feed intake (ADFI) during these periods (P < 0.10) (Table 1). Interaction effect tended to be different (P < 0.10) on ADG and ADFI during week 3 post-weaning, with pigs fed with high STR, high FP diet having higher ADG and ADFI numerically compared with the same level FP but lower STR treatment. An interaction effect was observed on gain:feed (G:F) for entire nursery phase (P = 0.05), where high STR, low FP diet resulted in numerically highest G:F. Conclusively, high STR improves performance during entire nursery phase and when dietary FP is high, increasing STR may alleviate the negative impact on performance.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».