Effects of Standardized Ileal Digestible Tryptophan to Lysine Ratio on Growth Performance of PIC Line 337 × 1050 Pigs
Notice bibliographique
Résumé
The objective of these experiments was to evaluate the impact of varying SID Trp:Lys ratios on growth performance, removals, and mortality rates of PIC 337 × 1050 finishing pigs. In each experiment, pens of pigs were blocked by BW and randomly assigned to 1 of 5 dietary treatments in a randomized complete block design with 22 to 27 pigs per pen and 6 or 7 replications per treatment. In Exp. 1, 840 pigs (initially 101.2 ± 2.08 lb) were used from 101 to 161 lb. In Exp. 2, 801 pigs (initially 219.8 ± 3.44 lb) were used from 220 to 281 lb. Dietary treatments were corn-soybean meal-based with 30 or 20% DDGS (Exp. 1 and 2, respectively) and contained increasing SID Trp:Lys ratios at 15, 17.5, 19, 21, and 23%. Diets containing low and high Trp:Lys ratios were blended to achieve the target SID Trp:Lys treatment levels in Exp. 1, while diets containing low, medium, and high Trp:Lys ratios were blended to achieve the target SID Trp:Lys treatment levels in Exp. 2. Between experiments, all pens of pigs were placed on a common diet for 27 d and pens were reallotted to dietary treatment at the start of Exp. 2. In Exp. 1, increasing the SID Trp:Lys ratio increased (quadratic, P ≤ 0.008) ADG, ADFI, and final BW and improved (quadratic, P = 0.007) F/G. As expected, increasing SID Trp:Lys increased (linear, P < 0.001) Trp intake, g/d. In addition, Trp intake per kg of gain and Lys intake/d increased (quadratic, P ≤ 0.009), while Lys intake per kg of gain decreased (quadratic, P = 0.008) with increasing SID Trp:Lys ratio. There was no difference between Trp:Lys ratios on the percentage of removals, mortalities, or total removals (P > 0.10). For model analysis in 101- to 161-lb pigs, the developed broken-line linear models suggested no further improvement to ADG and F/G beyond 19.0 and 19.3% SID Trp:Lys, respectively. Meanwhile, a similar fitting quadratic polynomial (QP) model suggested minimum F/G was achieved at 21.5% SID Trp:Lys. In Exp. 2, increasing the SID Trp:Lys ratio increased (linear, P ≤ 0.001) Trp intake and Trp intake per kg of gain (quadratic, P = 0.050). However, no other observed response criteria were significantly impacted (P≥ 0.10). Models to predict optimal Trp:Lys ratios were not analyzed for 220- to 281-lb pigs due to the lack of observed differences for ADG and F/G. In summary, these
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».