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Enregistrement W4399293276 · doi:10.3390/ani14111667

Feeding a Novel Mannan-Rich Yeast Carbohydrate Product Improves Production Performance and Humoral Immunity of Broiler Chickens

2024· article· en· W4399293276 sur OpenAlexaff
Anhao Wang, Anangelina Archile, Robert Patterson

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCanadian Bio-Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMannanBroilerBiologyAnimal scienceFeed conversion ratioAntibody responseYeastImmune systemAntibodyFood scienceBody weightImmunologyEndocrinologyBiochemistryPolysaccharide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examined the benefits of a novel mannan-rich yeast carbohydrate product (YM) on broiler chicken growth performance and immune response against sheep red blood cells (SRBCs). A total of 144 newly hatched male Cornish cross broiler chicks were randomly assigned to four treatments with 12 cages per treatment and three birds per cage. The treatments were (1) control, basal diet; (2) YCW, basal diet + 1 g/kg yeast cell wall; (3) YM1, basal diet + 0.5 g/kg of a novel yeast mannan-rich product (YM); and (4) YM2, basal diet + 1 g/kg YM. Growth performance was measured at 14, 28, and 35 days of age (d). At 26 and 27 d, nine birds per treatment were immunized intravenously with SRBCs, and antibody responses against SRBCs were analyzed through a hemagglutination assay 7 days post-inoculation. Supplementing YM tended to improve broiler chicken weight gain from 29 to 35 d (p = 0.053). An improvement in the feed conversion ratio (FCR) was observed in the birds fed YM diets during 29–35 d and over the entire experimental period (0–35 d; p < 0.05). Furthermore, birds fed YM2 diets had more robust antibody responses against SRBCs than the control birds (p = 0.033). In conclusion, dietary supplementation of YM improved broiler chicken growth performance and antibody response against SRBCs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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