500 Effect of different iron sources on growth performance, gut health, and microbiota in nursery pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the effect of different iron sources, including iron polysaccharide complexes (SQM iron) and ferrous sulfate (FS) on growth performance, gut health, pathogenic bacteria load, colon fecal microbiota, and fecal iron concentration in nursery pigs. Nursery pigs (n = 320, TN70 cross, Topigs Norsvin Canada) weaned at 21 ± 2 d were randomly assigned to four treatments arranged in 2 x 2 factorial, with the factors being sanitation conditions (clean vs. dirty) and iron sources (SQM iron vs. FS, each at 100 mg iron/kg) to give 8 pens (10 piglets per pen) per treatment. Pigs were fed their respective diets in two phases over a 28-d period. Fecal scores, body weight (BW) and feed intake were recorded weekly. Iron content, gene expression of butyryl-CoA:acetate CoA-transferase and bisulfite reductase, and pathogenic bacteria counts were determined in fresh fecal samples collected on d 0, d 14, and d 21. On d 28, one pig randomly selected from each pen was euthanized to sample colon digesta for microbiota analysis and jejunal tissue and serum for gut integrity and permeability analysis. Data were analyzed using PROC MIXED of SAS followed by Tukey’s multiple comparison test except for raw 16s sRNA sequences, which were processed using QIIME2 and analyzed with Kruskal-Wallis test. Overall, from d 0 to14 SQM iron resulted in higher average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI; P < 0.05). SQM iron resulted in higher fecal iron at d 21 and improved fecal scores at d 27 (P < 0.05). SQM iron increased the relative abundance of fecal Campylobacter jejuni when comparing d 21 to d 0, and O157 E. Coli when comparing d 14 to d 0 (P < 0.05). Ferrous sulfate resulted in greater changes in relative abundance of butyryl-CoA:acetate CoA-transferase and bisulfate reductase than the SQM iron treatment under clean conditions when comparing d 21 to d 0 (P < 0.05). Dietary iron treatments did not significantly affect gastrointestinal integrity and permeability in jejunum and did not alter fecal microbiota composition on d 28. In conclusion, substituting 100 mg/kg added iron as FS with equal concentration of SQM iron improved ADG in the initial 2 wk and overall ADFI and promoted gut health indicators.
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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 | 0,000 | 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 ».