Effect of quercetin supplementation on growth performance, nutrient digestibility, excreta bacterial count, noxious gas emission, and meat quality of broilers when fed different protein diets
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the effect of flavonoid supplementation to a low-protein diet (LCP) on growth performance, nutrient digestibility, excreta bacterial count, and excreta gas emission of broilers. In total, 800 one-day-old Ross 308 broilers (BW; 42.90 ± 1.43 g) were randomly sorted into one of the 4 dietary treatments (10 pens/treatment; 20 birds/pen). Treatment diets were high-protein diet (HCP), basal diet; LCP, basal diet − 2.5% protein; TRT1, LCP + 0.025% quercetin; and TRT2, LCP + 0.050% quercetin. Experimental diets were provided to broilers from days 8 to 35. HCP, TRT1, and TRT2 showed higher body weight gain (BWG) than the LCP group during days 8–21 and in the overall experiment. However, feed conversion ratio of the HCP group was improved than that of the LCP group during days 8–21 and in the overall period. The increasing level of quercetin supplementations brought a linear increase in BWG. Lactobacillus, Escherichia coli, and Salmonella counts in excreta samples of the experimental groups showed no significant difference. Flavonoid supplementation (0.050%) reduced drip loss in breast muscle more than that in the LCP group and showed a linear reduction. Through improved digestion, quercetin addition to an LCP reversed the BWG.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».