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Enregistrement W4387408938 · doi:10.1139/cjas-2023-0053

<i>Silybum marianum</i> seed extract as a potential phytogenic feed additive for improving growth performance and nutrient digestibility in growing pigs

2023· article· en· W4387408938 sur OpenAlexvenueno aff
MM Hossain, Sungbo Cho, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilybum marianumMilk ThistleAnimal scienceDry matterBiologyNutrientFood scienceChemistryBotanyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silymarin is the flavonoid extracted from Silybum marianum seed. It has anti-inflammatory and antibacterial properties, and it supports liver health. The growth performance parameters, nutrient digestibility, and blood profile in growing pigs fed the dietary Silybum marianum seed extract were analyzed in this study. A total of 196 crossbred growing pigs ((Yorkshire × Landrace) × Duroc) were allocated into three dietary groups: CON: basal diet; TRT1: basal diet with 0.05% Silybum marianum seed extract; and TRT2: basal diet with 0.10% Silybum marianum seed extract. Results showed that pigs fed with Silybum marianum seed extract up to 0.10% increased average daily gain ( p &lt; 0.10) and feed intake ( p &lt; 0.05). The digestibility of dry matter, nitrogen, and energy were increased linearly ( p &lt; 0.05) with addition of Silybum marianum seed extract up to 0.10%. However, serum bile acids, alanine aminotransferase (ALT), and aspertate aminotransferase (AST) were not changed ( p &lt; 0.05). In conclusion, the significant improvements in average daily gain, feed intake, and nutrient digestibility indicate that Silybum marianum seed extract can positively influence the growth of growing pigs. Finally, natural feed additives like Silybum marianum seed extract may be used as an efficacious growth promoter and ultimately contributing to sustainable pig farming.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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