Effect of Fiber Fermentation and Protein Digestion Kinetics on Mineral Digestion in Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Nutrient kinetic data and the timing of nutrient release along the gastrointestinal tract (GIT), are not yet widely used in current feed formulations for pigs and poultry. The present review focuses on interactions between fermentable substrates (e.g., starch, fiber, and protein) and selected minerals on nutrient digestion and absorption to determine nutritional solutions to maximize animal performance, principally in the grower–finisher phase, with the aim of minimizing environmental pollution. For phosphorus (P), myo-inositol 1,2,3,4,5,6-hexakis (dihydrogen phosphate) (InsP6), copper (Cu), and zinc (Zn), no standardized methodologies to assess in vitro mineral digestion exist. The stepwise degradation of InsP6 to lower inositol phosphate (InsP) forms in the GIT is rare, and inositol phosphate4 (InsP4) might be the limiting isomer of InsP degradation in diets with exogenous phytase. Furthermore, dietary coefficients of standardized total tract digestibility (CSTTD) of P might be underestimated in diets with fermentable ingredients because of increased diet-specific endogenous P losses (EPL), and further clarification is required to better calculate the coefficients of true total tract digestibility (CTTTD) of P. The quantification of fiber type, composition of fiber fractions, their influence on digestion kinetics, effects on digesta pH, and nutrient solubility related to fermentation should be considered for formulating diets. In conclusion, applications of nutrient kinetic data should be considered to help enhance nutrient digestion and absorption in the GIT, thereby reducing nutrient excretion.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».