170 Improving Nutrient Value of Soybean Meal Using Characterized Novel Microbial Fermentation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soybean meal (SBM) is a common plant-based protein source in the swine industry. Its crude protein content is 44 to 50%. However, the presence of antinutritional factors such as high molecular weight, difficult to digest proteins, phytate and non-starch polysaccharides (NSP) limit its use in pigs. We aimed to use fermentation approach to improve the nutrient value of SBM. We have screened, from different sources, and identified bacterial strains that secrete cellulase, xylanase and proteinase as candidates for feedstuff fermentation. Further studies revealed that a few of them are capable of breakdown glycinin and beta-conglycinin, the major proteins in SBM that are difficult to digest and often resulted in intestinal upset in monogastric animal. Molecular characterization revealed that isolate 9 is a Bacillus subtilis strain (B. subtilis 9) secreted high level of cellulase, xylanase, and proteinase comparing to the ATCC control strain and other isolates. It grew significantly faster than the control strain. In addition, it also survived a wide range of concentrations salts and pH. When used for SBM fermentation, protein profiling of fermented SBM using SDS-PAGE revealed a significant reduction of high molecular weight proteins, especially those of glycinin and beta-conglycinin, to small peptides. On a dry matter basis, neutral detergent fiber (NDF) of the fermented SBM was decreased by 34%; crude protein content was increased from 49 to 57%. Pigs fed with a diet formulated with the fermented SBM as the sole source of crude protein had significantly higher apparent ileal digestibility (AID) of dry matter (80 vs. 72 %), ash (56 vs. 36%), crude protein (84 vs. 78%), NDF (71 vs. 66%), and acid detergent fiber (62 vs. 53%) compared with the control pigs fed with unfermented soybean meal. In addition, we have recently explored the possibility of improving feed stuff fermentation efficiency combining microbial species, the effect of this approach will be discussed.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».