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Enregistrement W4296630665 · doi:10.1093/jas/skac247.234

240 Nutritional Intervention to Improve Carbohydrate Utilization and gut Health in Pigs

2022· article· en· W4296630665 sur OpenAlexaff
R. T. Zijlstra, Thava Vasanthan, Michael Gaenzle

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceEnterotoxigenic Escherichia coliPrebioticGut floraStarchFermentationResistant starchCarbohydrateBiologyChemistryBiotechnologyBiochemistryEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In swine production, using feed antibiotics as antimicrobial growth promotants has been reduced; thus, feed alternatives to manage gut health are required. Dietary fiber, resistant starch, oligosaccharides, and exopolysaccharides are carbohydrate structures and are nutritional tools that may enhance gut health in pigs. Dietary carbohydrates may have a role to alleviate diarrheal diseases including in pigs post-weaning but also reduce constipation in sows. Antibiotics are hypothesized to influence gut health via modulation of intestinal microbial profiles; fermentation and intestinal inflammation are considered important mechanisms. Dietary fiber sources differ in 2 key properties: fermentability and solubility. Rapid fermentation of fiber and oligosaccharides is associated with changes in microbial profiles and increased metabolite production. Recently, microbial composition was hypothesized to be less important and combined output of metabolites should be the focus. Fiber properties may also manipulate retention time and physico-chemical properties of the undigested residue; hence, non-fermentable insoluble fiber may prevent constipation in sows. Starch is mostly digested and absorbed as glucose. However, resistant starch is not digested and acts as insoluble but fermentable fiber and has unique properties, because it specifically increases intestinal abundance of bifidobacteria, which are associated with improved gut health. Using crop breeding, feed processing, and feed additives, the structure of fiber and starch can be altered thereby changing its degradation kinetics and affecting its utilization as energy source and its prebiotic activity. Finally, exopolysaccharides from Limosilactobacillus reuteri and unique oligosaccharides may serve as receptor analogues for pathogenic bacteria, e.g., enterotoxigenic Escherichia coli (ETEC). These receptor analogues block lectin domains of bacterial adhesins and thus prevent adherence of pathogens to the gut wall, thereby avoiding initiation of post-weaning diarrhea. In conclusion, dietary carbohydrates are important energy sources but may also provide important solutions to maintain gut health in pigs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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