Selection for feed efficiency improves production traits and digestibility and its relationship to the fecal microbiota in both Large White dam and sire lines
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated production traits, apparent total tract digestibility (ATTD), and fecal microbiota composition in finishing boars ( n = 207) selected for feed efficiency (FE; low = LFE; high = HFE) based on estimated breeding value for feed conversion ratio (FCR) within a Large White dam and sire genetic lines. Also, the association between gut microbiota with production and digestibility traits was investigated. Regardless of the genetic line, HFE pigs presented low FCR ( P < 0.05), had thinner back fat ( P < 0.05) and had greater loin depth ( P < 0.05) than LFE pigs. Also, HFE pigs had a significantly higher ATTD for Ca and a tendency for a higher crude protein ( P = 0.06) and phosphorous ( P = 0.10) ATTD than LFE pigs. No significant differences in alpha- and beta-diversity measurements for fecal microbiota were seen between FE groups in each genetic line. The genera Lactobacillus and Prevotella were associated ( P < 0.01) with some growth performance (e.g., feed intake), carcass traits (e.g., backfat thickness), and nutrient digestibility (e.g., Ca). In conclusion, HFE pigs had favourable production traits and higher digestibility of key nutrients than LFE pigs; however, the bacterial genera were associated with phenotypic traits but not by genetic merit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».