Digestible Methionine + Cysteine: Digestible Lysine Ratio in Diets for Broilers Submitted to Inflammatory Challenge
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Methionine (Met) and cysteine (Cys) are nutrients in broiler diets, responsible for strengthening protein synthesis, immunity, and metabolic regulation. To estimate the ideal digestible Met + Cys:digestible Lysine (Lys) ratio for broilers under a lipopolysaccharide (LPS) inflammatory challenge, 384 male broilers were distributed in a completely randomized 4×2 factorial design, with four ratios of dig. Met + Cys:dig. Lys (0.69, 0.73, 0.77, and 0.81) and two conditions (with or without challenge). Each treatment had eight replicates, with six birds per experimental unit (EU). The evaluated parameters included broilers’ weight gain (WG), feed intake (FI), and feed conversion ratio (FCR); jejunum mRNA transcript levels of nuclear factor kappa-B (NF-Κb), glutathione peroxidase (GPX), superoxide dismutase (SOD), glutathione synthetase (GSS), and methionine adenosyltransferase 2 (MAT2); relative weights of liver and spleen, and fat mass (%) and lean mass (%). A linear regression model would estimate the ideal ratio if an effect had occurred. No interaction (p>0.05) was observed between the factors for all the data, nor did the different ratios had any effect (p>0.05) either. LPS-administered exhibited reduced performance, heavier liver and spleen, and lower GSS expression. Hence, the lowest dig Met + Cys:dig Lys ratio (0.69) was sufficient to maintain the performance parameters, the relative weight of lymphoid organs, fat and lean mass, and NF-Kb, GPX, SOD, GSS, MAT2, and CBS mRNA transcript levels in the jejunum.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».