Modeling the metabolic fate of dietary phosphorus and calcium and the dynamics of body ash content in growing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A better understanding of the fate of dietary P use by growing pigs will allow an optimization of P use and enhance sustainable practices. The optimization of P utilization is complicated by the multiple criteria, such as growth performance, bone mineralization, and manure P used for assessment of needs. Mathematical modeling is a useful tool to describe relevant biological mechanisms and predict relationships that describe the whole system behavior. Modeling allows development of robust multicriteria approaches to optimize P utilization, feeding cost, and manure application cost. This paper describes and evaluates a model developed to simulate the fate of dietary P, that is, to simulate its digestive and metabolic utilization through digestion, soft tissue, and ash modules. The digestion module takes into account the varied sources of dietary minerals including responses to microbial and plant phytase and Ca and P interactions and predicts absorption and fecal excretion. The soft tissue module simulates the growth of the protein and is based on InraPorc model principles. The ash module simulates the partitioning of absorbed Ca and P into the bone, protein, and lipid compartments as well as urinary excretion. Model behavior showed that the model was able to accurately represent the impact of Lys deficiency on P retention, of Ca and P imbalances, and of Ca and P depletion and repletion sequences. The model’s prediction capabilities in simulating whole-body protein, Ca, P, and ash based on published data showed high accuracy, with a slope and intercept that did not differ from 1 and 0, respectively, and an error due to disturbance (ED; variance not accounted for by regression of observed on predicted values). The model’s prediction capabilities in simulating balance trial data showed good accuracy for apparent total tract digestibility (ATTD) of P (observed = –0.77 + 1.06 predicted) and P retention coefficient (observed = –4.5 + 1.15 predicted) with an ED of 89% for both criteria. The model’s prediction capabilities in simulating Ca ATTD and Ca retention coefficient are lower (ED of 88 and 28%, respectively). This model simulates body ash independently of body protein and accounts for the impact of past and current dietary Ca and P supply. That ability is essential for the real-time adaptation of mineral supplies to suit individual production objectives, which would contribute to the overall success of pig production.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».