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Enregistrement W4402533661 · doi:10.1093/jas/skae234.665

PSVIII-13 A comparison of biochar and activated charcoal as feed additives to prevent boar taint

2024· article· en· W4402533661 sur OpenAlexaff
Melissa Parent, Christine Bone, E. James Squires

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharActivated charcoalCharcoalChemistryActivated carbonBoar taintFood scienceAnimal scienceAgronomyPyrolysisBiologyOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boar taint is a urine or feces-like odor that occurs when meat from entire male pigs is heated and is caused primarily by the deposition of androstenone in the fat. Androstenone is thought to circulate in the body similarly to sex steroids; this may facilitate the recirculation of androstenone to the liver or systemic circulation for deposition in the fat. Previous studies from our lab concluded that feeding activated charcoal (AC) can reduce the accumulation of androstenone in fat. However, this is not a practical solution as AC is expensive and not approved for use in livestock feed. Biochar is a charcoal-based adsorbent that is approved as a feed additive and has similar physical binding properties to AC, such as high porosity and large surface area. Our in vitro binding studies showed similar binding efficiency between AC and biochar for androstenone; however, the efficacy of biochar for reducing boar taint has not been assessed in vivo. Therefore, the objective of this study was to compare the efficacy of biochar and AC as dietary treatments for reducing fat androstenone concentrations. Beginning at 71.3 ± 1.3 kg, [(Yorkshire x Landrace) x Duroc] boars (n = 34) were acclimated to a standard corn and soybean meal-based finisher diet, for 1 wk. Animals were then randomly assigned to a finisher diet containing 5% AC (n = 17) or 5% biochar (n = 17) for 4 wk, followed by a 2-wk recovery period on the standard finisher diet. Backfat biopsies were performed bi-weekly and fat androstenone concentrations were quantified using an androstenone-specific enzyme-linked immunosorbent assay. All animals were evaluated on the change in fat androstenone concentrations quantified at the end of the treatment and recovery period. Boars with increased fat androstenone concentrations at the end of recovery were classified as having a positive response to the treatment. Statistical analysis was performed using a Student’s t-test to evaluate differences in fat androstenone concentrations between the end of treatment and recovery periods in animals with positive treatment responses. Fat androstenone concentrations at the end of treatment were 1.721 ± 0.152 μg/mL and 1.431 ± 0.412 μg/mL for AC (n = 9) and biochar (n = 6), respectively; these values significantly increased to 5.475 ± 0.804 μg/mL (P = 0.0003) for AC and 3.924 ± 0.586 μg/mL (P = 0.004) for biochar at the end of recovery. Moreover, concentrations of androstenone in the fat at the end of treatment and recovery were similar between AC and biochar treatments. These findings demonstrate that biochar can decrease fat androstenone concentrations in some mature boars, with comparable efficacy to that of AC. However, additional work is needed to identify biomarkers associated with positive treatment responses so that biochar can be provided in a targeted manner to boars that will respond favorably.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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