272 The Effect of Increasing Standardized Ileal Digestible Methionine Intake on Whole-Body Nitrogen Retention and Plasma Amino Acids, Homocysteine, and Glutathione of Gilts in Late Gestation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gestating gilts (n = 70; 166 ± 13 kg initial body weight at d 31 of gestation) were used to determine the dietary standardized ileal digestible (SID) Methionine (Met) content required to optimize whole-body nitrogen (N) retention versus the appearance of biomolecules derived via Met metabolism. On d 102 of gestation, gilts were randomly assigned to one of seven dietary treatments that provided between 50 and 150% of estimated SID Met requirements for late gestation gilts (0.10 to 0.30% SID Met). All other indispensable amino acids were supplied at least 20% above estimated requirements (NRC, 2012). A N balance (total urine collection and fecal grab sampling) was conducted for each gilt between days 109 and 112 of gestation, blood samples were collected on day 109 after a 24-h fasting period for analyses of plasma amino acids, homocysteine (Hcys), and reduced glutathione (GSH). Contrast statements were used to determine linear and quadratic effects of dietary SID Met levels. Linear and quadratic broken-line and polynomial quadratic models were used to determine the optimum level of SID Met for whole-body N retention and plasma concentrations of Hcys and GSH. Whole-body N retention increased with increasing dietary Met (linear and quadratic; P < 0.001; Table 1). Plasma concentrations of Hcys increased with increasing dietary Met (linear; P < 0.05). Glutathione tended to decrease and then increase at dietary SID Met greater than 0.20% (quadratic; P = 0.061; Table 2). Plasma glutamine increased with increasing dietary SID Met (linear; P < 0.01). Histidine increased then decreased at dietary SID Met greater than 0.20% (quadratic; P < 0.05), other amino acids were not influenced by dietary treatment. Linear and quadratic broken-line models described a lower breaking point for whole-body N retention, plasma Hcys, and plasma GSH compared with the quadratic polynomial model (0.154% and 0.155% vs. 0.226%, 0.185% and 0.188% vs. 0.328%, and 0.114% and 0.124% vs. 0.224% SID Met, respectively). The Bayesian information criterion (BIC) indicated that the quadratic polynomial model best fit the data versus the linear and quadratic broken-line models for plasma GSH (BIC 317.9 vs. 320.3 and 322.6, respectively; Graphic 1). However, the fits were similar among models for whole-body N retention (BIC 385.2 vs. 384.6 and 386.9, respectively; Graphic 2) and Hcys (BIC 465.5 vs. 465.6 and 467.9, respectively; Graphic 3). Based on the best fit (quadratic polynomial) model 0.226% SID Met is required to optimize whole-body N retention for late gestation gilts which is greater than that recommended by the NRC (2012; 0.20% SID Met). It appears that gilts have further capacity for Met transmethylation since the plasma Hcys breakpoint occurred at a greater dietary SID Met level than for whole-body N retention, though the impact on transsulfuration and remethylation pathways cannot be discounted. Therefore, greater feeding levels of SID Met might be required to maximize both protein and non-protein utilization of Met.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».