Systematic review and meta-analysis of the methionine utilization efficiency in piglets receiving different methionine sources
Notice bibliographique
Résumé
Methionine (Met) is an essential amino acid that can be supplied in different chemical forms: DL-Met, L-Met, and OH-Met. This study aimed (i) to model and compare the utilization efficiency of Met for protein deposition (PD) from all sources and (ii) to determine the efficacy and efficiency of these three free Met sources in average daily gain (ADG) of post-weaning pigs fed at or below the Met requirement. A systematic review of the literature resulted in 1,898 papers being screened for title and abstract, with 24 papers meeting the inclusion criteria. The resulting database containing 208 treatment means was used. Prior to model development the standardized ileal digestible (SID) Met requirements in percentage in the diet were determined using initial and final BW according to the NRC (2012). Data from piglets fed above the SID Met requirements were excluded from the database prior to statistical analysis. Linear mixed-effects regression models predicting ADG as a function of free Met source and SID methionine intake (Meti) or methionine + cysteine intake (Met+cysi) were used to evaluate the efficacy and efficiency of free Met source for weight gain. Moreover, Met retention was modeled assuming that 16% of ADG is deposited as PD, and that Met accounts for 2% of PD. Met utilization efficiency was calculated as Meti after maintenance divided by Met retained in PD. Met utilization efficiency was 77% for the basal diet, decreased (P < 0.01) as Meti increased, and was equal among the three free Met sources. The mixed-effects models showed no difference in ADG for three free Met sources evaluated (P > 0.05). However, the efficacy (ADG per unit of SID Meti) of free Met sources for weight gain differed between piglets fed L and DL-Met (P < 0.05), while there was no difference (P > 0.05) between piglets fed DL and OH-Met or OH and L-Met. On average, piglets fed L-Met gained 40.3 g/d more weight per unit of increase in SID Meti than those fed DL-Met (model 4; P = 0.05). The efficacy of free Met sources for ADG was also compared using SID Met+cysi as co-variable. Piglets fed L- (+ 11.7 g/d; P = 0.02) or OH-Met (+ 11.5 g/d; P = 0.04) gained more weight per gram of SID Met+cysi compared to those fed DL-Met. In conclusion, although the efficacy of DL- and L-Met for ADG differed, the efficiency for PD of L-, DL-, and OH-Met were not different for in piglets fed at or below Meti requirement.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».