237 Increasing the threonine-to-lysine ratio improves the growth performance of slow-growing pigs when fed with precision feeding techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Individual precision feeding (IPF) is a suitable tool to account for the nutritional requirement variability among pigs. It was previously reported that, within IPF, pigs require greater Thr:Lys than conventional group-phase feeding (GPF) pigs. It remains unknown if these differences in Thr:Lys requirements occur due to different growth rates (Gr). This study evaluated whether the Thr:Lys requirements of pigs fed with IPF systems are affected by Gr. Sixty pigs (30 barrows and 30 gilts) with 38.1 ± 3.8 kg of body weight were distributed in a completely randomized 3 × 5 factorial arrangement. Pigs were classified into fast (FGr), medium (MGr) and slow (SGr) Gr based on their average daily gain (ADG) during 6 wk previous to the trial. After classification, pens with 2 barrows and 2 gilts from the same Gr group were randomly assigned to one of five treatments (12 repetitions per treatment). Treatments consisted of a conventional GPF (GPF100) receiving 100% of the optimal 0.65 Thr:Lys and 4 IPF treatments providing 140% (IPF140), 120% (IPF120), 100% (IPF100) and 80% (IPF80) of the optimal ratio. GPF100 pigs were fed a single diet with 0.97% standardized ileal digestible Lys. IPF diets of the pigs were adjusted every 2 d to meet the Lys requirements of the most demanding pig in the pen. Body weight was recorded twice a week, and individual feed intake (ADFI) daily over 21 d. At d 1 and 21, pigs were scanned with dual X-ray to estimate their body composition. Body weight, body protein and lipid masses were analyzed as repeated measures over time. The Dunnett test was used to compare the IPF treatments to GPF100 and the Tukey test to compare Gr groups. The pig was considered the experimental unit. FGr maintained greater (treatment × Gr, P < 0.05) ADFI and ADG and greater (P < 0.05) lipid deposition over the trial when compared with MGr and SGr. However, increasing Thr:Lys enhanced (P < 0.05) ADG and ADFI of SGr pigs within IPF, resulting in similar (P > 0.05) values between Gr groups in IPF120 and IPF140. Although FGr tended (P = 0.05) to have greater final body protein mass, SGr presented leaner gain (P < 0.05), independently of the Thr:Lys. Threonine supplementation supports metabolic processes like glycine and serine synthesis, impacting gut health, protein synthesis, energy production, and oxidative stress, potentially explaining lower lipid deposition in SGr pigs when the same level of energy in the diet. SGr pigs might need a different AA profile where a higher Thr:Lys ratio likely enhances the metabolic capacity to support fast growth in SGr pigs within IPF. Consequently, increasing the Thr:Lys ratio within IPF led to improved growth performance in SGr pigs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».