Effects of Different Protein and Lipid Levels in Practical Diets for Yellowtail Snapper, Ocyurus chrysurus (Bloch, 1971)
Notice bibliographique
Résumé
Yellowtail snapper Ocyurus chrysurus has great potential as a production fish in aquaculture, yet there is very limited information on its nutritional requirements. To establish baseline data, two trials were conducted to evaluate the effects of dietary protein and lipid levels in practical diets on growth and protein retention. The first trial, conducted over 14 weeks, used a series of diets with varying levels of protein (36%, 40%, and 44%) and lipids (6%, 10%, and 14%). The second trial, conducted for 10 weeks, used a series of diets with 36% protein and scaled lipid levels (7%, 10%, 13%, and 16%). Additionally, a commercial reference diet with 44% protein and 12% lipids was included. Growth performance and feed utilization parameters for Trial 1 indicated that the yellowtail snapper were able to effectively utilize practical diets containing 36% protein and 10% lipids, which produced the highest apparent net protein retention (ANPR; %) and survival. No significant differences were found in growth performance metrics, though there were numerical differences in final weight, weight gain, and survival. Similarly, in Trial 2, most growth metrics did not show significant differences. There were variations in weight gain, feed offered, and ANPR, with the highest performance observed in the fish given feed with 13% lipids. Based on the growth performance and ANPR values across these trials, we recommend 36% protein and dietary lipid levels of 7–13%, which are lower than the currently used commercial diets for marine finfish. The data gathered from the current study may be helpful for nutritionists in formulating feed to include more sustainable and cheaper feedstuffs and promote sustainable yellowtail snapper aquaculture production.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».