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Enregistrement W4387999663 · doi:10.1093/jas/skad341.103

140 Effects of Dietary Inclusion of a Medium Chain Fatty Acid Blend and a Phytogenic Feed Additive on Growth Performance, Gut Health, and Mortality of <i>Escherichia Coli</i>-Challenged Pigs

2023· article· en· W4387999663 sur OpenAlexaff
Caroline Gonzalez Vega, Sabrina May, Molly L McGhee, Neil Paton, Kari Saddoris-Clemons

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCargill (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeed additiveAnimal scienceFecesBiologyFood scienceBody weightMicrobiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An experiment was conducted to test the hypothesis that supplementing diets with a blend of medium chain fatty acids (MCFA) and a phytogenic feed additive (Fresta Protect, Delacon, Linz, Austria), together or separately, would improve growth performance and stool quality of nursery pigs challenged with Escherichia coli (ETEC). A total of 200 pigs [5.52 ± 0.17 kg body weight (BW)] were weaned at 17 to 19 days of age, allotted to 40 pens (5 pigs/pen), and allowed to acclimate for 2 days before initiation of dietary treatments. Pens were blocked by BW and randomly assigned to 1 of 5 treatments: negative control (NC), NC + 55 mg/kg carbadox (Positive control; PC), NC + 1.0% MCFA, NC + 0.1% phytogenic, or NC + 1.0% MCFA and 0.1% phytogenic. All pigs were administered an oral gavage of 5 mL ETEC (blend of K88+ and F18+) with a final titer of 1010 CFU/pig on day 5 and 6. Body weights were recorded on days 0, 4, 11, and 18, whereas feed intake was recorded for the overall trial (day 0 - 18). Fecal scores were assessed daily on an ordered likert scale to determine the joint probability of more normal stool quality. Data were analyzed using the lme4 package of R 4.1.2, and the statistical models included the fixed effect of treatment and random effect of BW block. Growth performance data were assumed to be normally distributed, whereas mortality and stool quality were analyzed using generalized linear mixed models specifying binomial and multinomial distributions, respectively. Contrasts were used to test for effects of dietary additive (carbadox, MCFA, phytogenic, or MCFA and phytogenic) compared with NC (Table 1). Results indicated post-challenge BW, post-challenge and overall average daily gain (ADG), and overall gain:feed (G:F) were greater (P < 0.05) for PC than for NC. In the pre-challenge phase, dietary inclusion of MCFA reduced (P < 0.05) final BW and ADG compared with NC, but overall G:F was greater (P < 0.05) than NC when the MCFA blend was fed. Inclusion of the phytogenic increased (P < 0.05) ADG in the post-challenge period and G:F in the overall trial compared with NC. The combination of MCFA blend and phytogenic resulted in increased (P < 0.05) post-challenge final BW, post-challenge ADG, and overall ADG compared with NC. All treatments, except MCFA blend, tended (P < 0.10) to reduce mortality compared with NC. The PC, MCFA blend, and combination treatments resulted in a greater (P < 0.05) probability of normal stool quality than NC. In conclusion, supplementation of the phytogenic and the combination of MCFA with phytogenic improved growth performance and tended to reduce mortality of nursery pigs under ETEC challenge. Furthermore, the combination improved stool quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
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