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Enregistrement W4389542165 · doi:10.1139/cjas-2023-0076

Dietary <i>Bacillus subtilis-</i> and <i>Clostridium butyricum</i>-based probiotics supplement improves growth and meat quality, and alters microbiota in the excreta of broiler chickens

2023· article· en· W4389542165 sur OpenAlexvenueno aff
Qianqian Zhang, Sungbo Cho, Sumya Kibria, In Ho Kim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésClostridium butyricumBroilerBacillus subtilisFood scienceBiologyProbioticClostridiumMicrobiologyBacteriaFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effects of the multi-probiotics consisting of Bacillus subtilis and Clostridium butyricum with varying doses (0%, 0.05%, 0.1%, and 0.2%) on the growth performance, nutrient digestibility, meat quality, and cecal microbes of male broiler chickens. Seven hundred and twenty Ross 308, 1-day-old male broiler chicks were distributed into four dietary groups. Over 35 days of feeding, the average daily gain (ADG) was linearly elevated ( P < 0.05) during days 1–21 and 1–35 as probiotic doses increased. The average daily feed intake (ADFI) tended to be linearly ( P = 0.059) increased from day 22 to 35, and was improved from day 1 to 35 ( P = 0.031). Ascending doses of multi-probiotics tended to ( P = 0.060) reduce Clostridium perfringens counts on day 35 and prompted ( P = 0.001) the proliferation of Lactobacillus. Moreover, broilers fed a 0.1% dose of multi-probiotics had a higher pH and water-holding capacity ( P < 0.05) in the breast meat. In conclusion, the 0.2% multi-probiotics could boost ADG by improving ADFI and modulating the cecal microbe. The dietary 0.1% multi-probiotics contributed to better meat 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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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