Digestible indispensable amino acid scores of animal and plant ingredients potentially used in dog diet formulation: how this protein quality metric is affected by ingredient characteristics and reference amino acid profile
Notice bibliographique
Résumé
The ability of a diet or an ingredient to satisfy the indispensable amino acid (IAA) requirements of an individual is a reflection of protein quality (PQ). The concept of PQ is gaining recognition in the pet food industry as a way to identify candidate ingredients for diet formulation. The objective of this report was to use IAA digestibility data from swine and cecectomized rooster assays to generate digestible IAA scores (defined herein as DIAAS-like values) to predict the PQ of ingredients used in dog diets. However, as PQ equation development relies on a reference IAA profile, which is intended to be based on the physiological requirements of a specific population, we sought to generate DIAAS-like values using IAA requirements established by the National Research Council (NRC) as well as practical IAA recommendations presented by the Association of American Feed Control Officials (AAFCO) and European Pet Food Industry Federation (FEDIAF), to assess how these profiles may affect PQ. In total, 30 animal (75 unique inputs) and 27 plant ingredients (94 unique inputs) satisfied all inclusion criteria to be used in the final data set. Ingredients were initially categorized as animal or plant, and further categorized based on AAFCO Official Common and Usual Names and Definitions of Feed Ingredients to allow for additional, more distinct comparisons to be made. Data were analyzed using PROC GLIMMIX in SAS, with ingredient reference as a random effect, and ingredient category, regulatory body, and life stage as fixed effects. As expected, differences were observed in DIAAS-like values for nearly all ingredients and ingredient categories when determined using NRC, AAFCO, or FEDIAF IAA requirements or recommendations as the reference pattern. Moreover, applying reference patterns based on NRC adult maintenance IAA requirements consistently produced the lowest DIAAS-like values. Ultimately, while future studies assessing PQ should utilize NRC minimal requirements, individual ingredient and ingredient category differences in DIAAS-like values when using AAFCO and FEDIAF recommendations underpin the different regulatory approaches to establishing dietary nutrient recommendations that exist globally and support the need for harmonization of dietary recommendations.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».