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Enregistrement W4388181699 · doi:10.1093/jas/skad341.323

PSII-11 Supplementation of Non-Protein Nitrogen to a Nitrogen-Deficient Diet Increases Lysine Requirement for Nitrogen-Retention

2023· article· en· W4388181699 sur OpenAlexaff
Carley M Camiré, Josiane C Panisson, Anna K. Shoveller, Daniel A Columbus

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensGenome PrairieUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrogen balanceNitrogenNutrientAnimal scienceChemistrySoybean mealLysineMealNitrogen cycleAmmoniaFactorial experimentFecesAmmoniumFood scienceAmino acidBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low protein (LP) diets have improved nutrient utilization while maintaining animal performance. Regardless, these diets may be limiting in nitrogen (N) content to meet non-essential amino acid (NEAA) requirements, potentially altering essential amino acid (EAA) utilization and requirements. Inclusion of a non-protein nitrogen (NPN) may be beneficial for improving utilization of EAA in LP diets. The objective of this study was to determine the impact of NPN in an N-deficient diet, as indicated by EAA-N:total N ratio (EAA-N:TN) on the Lys requirement for nitrogen retention (NR). A total of 90 growing barrows (initial BW of 20.4 ± 0.46 kg) were randomly assigned to 1 of 10 dietary treatments (n = 9 pigs/treatment) in 9 blocks in a 2 × 5 factorial design. Diets contained no ammonium phosphate (NAP; EAA-N:TN of 0.56) or were supplemented with 1.7% ammonium phosphate (AP; EAA-N:TN of 0.50) with graded levels of dietary lysine [Lys; 0.8%, 0.9%, 1.0%, 1.1% and 1.2% standardized ileal digestible (SID)]. Diets were corn and soybean meal-based and formulated to meet or exceed nutrient requirements according to NRC (2012). Diets were fed at 2.8 × maintenance metabolizable energy requirements in two equal meals per day. A 4-d nitrogen balance collection period was conducted following a 7-d dietary adaptation period. Urine was collected quantitatively, and fresh fecal samples were obtained daily. Nitrogen retention was determined as the difference between N intake and output (fecal and urinary). Linear breakpoint modeling with PROC NLIN was used to estimate Lys requirement. Nitrogen retention was optimized at 1.00% SID Lys (15.6 g/d NR; R2 = 0.68) in pigs fed NAP diets and 1.09% SID Lys (16.4 g/d NR; R2 = 0.61) in pigs fed AP diets. Overall, deficient dietary N reduced NR and Lys requirement, which were increased with NPN supplementation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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