A first model of the fate of dietary calcium and phosphorus in broiler chickens
Notice bibliographique
Résumé
To reduce P excretion and increase the sustainability of poultry farms, one needs to understand the mechanisms surrounding P metabolism and its close link with Ca metabolism to precisely predict the fate of dietary P and Ca and related requirements for birds. This study describes and evaluates a model developed to estimate the fate of Ca and P consumed by broilers. The Ca and P model relies on three modules: (1) digestion of Ca and P; (2) dynamics of Ca and P in soft tissue and feathers; and (3) dynamics of body ash. Exogenous phytase affects the availability of Ca and P; thus, to predict the absorption of those minerals, the model also accounts for the effect of phytase on Ca and P digestibility. We used a database to estimate the consequences of dietary Ca, P, and phytase over feed intake response. This study followed a four-step process: (1) Ca and P model development and its coupling with a growth broiler model; (2) model behavior assessment; (3) sensitivity analysis to identify the most influential parameters; and (4) external evaluation based on three databases. The proportion of P in body protein and the Ca to P ratio in bone are the most sensitive parameters of P deposition in soft tissue and bone, representing 91 and 99% of the total variation. The external evaluation results indicated that body water and protein had an overall mean square prediction error (rMSPE) of 7.22 and 12.3%, respectively. The prediction of body ash, Ca, and P had an rMSPE of 7.74, 11.0, and 6.56%, respectively, mostly errors of disturbances (72.5, 51.6, and 90.7%, respectively). The rMSPE for P balance was 13.3, 18.4, and 22.8%, respectively, for P retention, excretion, and retention coefficient, with respective errors due to disturbances of 69.1, 99.9, and 51.3%. We demonstrated a mechanistic model approach to predict the dietary effects of Ca and P on broiler chicken responses with low error, including detailed simulations to show the confidence level expected from the model outputs. Overall, this model predicts broilers' response to dietary Ca and P. The model could aid calculations to minimize P excretion and reduce the impact of broiler production on the environment. A model inversion is ongoing that will enable the calculation of Ca and P dietary quantities for a specific objective. This will simplify the use of the model and the feed formulation process.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».