PSX-A-5 Effects of High- and low-Fiber Diets on Growth Performance and Intestinal Oxidative Stress in Growing-Finishing Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feed is the most expensive input in commercial pork production. In order to reduce feed costs, using high-fiber ingredients has become a common practice. Moderate levels of fiber can maintain intestinal physiological function and promote intestinal health. Oxidative stress is linked to impaired nutrient absorption and growth performance. This study investigated the effects of high-fiber (HF, 6% crude fiber) and low-fiber (LF, 3% crude fiber) diets on growth performance and intestinal oxidative stress parameters in growing-finishing pigs. Forty growing pigs (27.07 ± 1.26 kg BW) were randomly assigned to 2 treatments with 10 replicates of 2 pigs per pen. Pigs were weighed on days 35, 42 and 70. The feed intake was recorded daily to calculate growth performance parameters. On day 70, eight pigs in each treatment group were randomly selected and euthanized to obtain jejunum to measure oxidative stress status. Pigs fed an HF diet were heavier than those fed an LF diet on days 35, 42 and 70 (P < 0.05). During the whole feeding period, pigs fed an HF diet had higher average daily gain than those fed an LF diet (P < 0.05). The LF diet resulted in increased levels of malondialdehyde (P < 0.05) in the jejunum, suggesting that the LF diet contributed to oxidative stress in the jejunum. The LF diet also led to a significant increase in glutathione and oxidized glutathione levels (P < 0.05) in the jejunum, indicating that pigs fed an LF diet needed to produce more antioxidant substances to cope with oxidative stress in the intestine. This was accompanied by a significant increase in glutamate-cysteine ligase in the jejunum of the LF group (P < 0.05). These results suggest that the HF diet can improve growth performance and maintain intestinal health in growing-finishing pigs by reducing intestinal oxidative stress.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».