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Enregistrement W4388539317 · doi:10.1093/jas/skad281.153

215 Optimizing the Standardized Ileal Digestible Lys-To-Net Energy Ratio for Nitrogen Utilization of Sows Throughout a 24-Day Lactation Period

2023· article· en· W4388539317 sur OpenAlexaff
Maddy Watzeck, Lee‐Anne Huber

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceLactationWeaningMathematicsPostpartum periodBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fifty multiparous sows (average parity 3.7±0.9 and initial BW 245.6±32.5 kg) were used to evaluate the effects of dietary standardized ileal digestible (SID) Lys-to-net energy (NE) ratios on nitrogen utilization throughout a 24-day lactation period. Sows were randomly assigned to one of five isoenergetic feeding programs that provided equally spaced and increasing Lys-to-NE ratios between 2.79 and 5.50 g SID Lys/Mcal NE. The feeding programs were generated by blending the two extreme diets in varying proportions using a precision feeding system and were provided to sows immediately after farrowing (d1) and until weaning at d 24 ± 1. At farrowing, litters were standardized to 12 piglets. Three nitrogen balances were conducted from d 4 to 7±1 (NB1), 12 to 15 ± 1 (NB2), and 20 to 23 ± 1 (NB3) using total urine collection and fecal grab sampling. Contrast statements were used to determine linear and quadratic effects of increasing Lys-to-NE ratios. Linear (LBL) and quadratic (QBL) broken-line and polynomial quadratic (QPM) models were used to determine the optimum dietary Lys-to-NE ratios for N retention. The Bayesian information criterion was used to assess best fit. Feeding program did not influence sow ADFI (5.96 ± 0.19 kg/d), BW change (-5.4 ± 4.1 kg) or change in backfat thickness (-2.0 ± 1.1 mm) over the entire 24-d lactation period, but piglet ADG increased with dietary Lys-to-NE ratio (linear; P < 0.05). Sow N intake increased with dietary Lys-to-NE ratio in NB2 and NB3 (linear; P< 0.001). Nitrogen retention (N intake – N output in urine and feces) increased with dietary Lys-to-NE ratio in all NB (linear; P = 0.05, P < 0.001, and P < 0.001 for NB1 -to 3, respectively). The QPM showed an inflection point at 3.75 g Lys/Mcal NE during NB1 and the QBL model showed break points at 2.87 and 4.83 g Lys/Mcal NE in NB2 and NB3, respectively. Nitrogen retention in milk increased with dietary Lys-to-NE ratio only in NB1 (linear; P < 0.05) and the QPM showed inflection points at 4.31, 4.37, and 4.90 g Lys/Mcal NE for NB1-to-3, respectively. Maternal nitrogen retention (N intake – N output in urine, feces, and milk) decreased and then increased in NB1 (quadratic; P < 0.01) and increased in NB2 and NB3 (linear; P < 0.01) with dietary Lys-to-NE ratio. The QPM showed inflection points at 4.01 and 3.01 g Lys/Mcal NE for NB1 and NB2, respectively, and the QBL model showed a breakpoint at 4.83 g Lys/Mcal NE for NB3. To optimize N retention, feeding programs with a Lys-to-NE ratio between 3.75 and 4.31, 2.87 and 4.37, and 4.83 and 4.90 g SID Lys/Mcal NE should be considered during early, mid, and peak lactation, respectively. Therefore, precision feeding programs can be developed to match the ideal SID Lys-to-NE ratio more closely at different stages of lactation to improve sow performance and reduce nitrogen excretion to the environment.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,252 · 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
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