Development of an indigestible dietary protein index to investigate the effects of dietary protein content in postweaned pigs
Notice bibliographique
Résumé
Proteolytic fermentation induces negative effects on gut health and function, which may affect pig performance. The objective was to conduct a meta-analysis to develop an index of dietary indigestible dietary protein (IDP) to investigate growth performance outcomes of mixed-sex weanling pigs (average body weight of 7.59 kg). Eighty-nine articles reporting growth performance variables [average daily gain (ADG), average daily feed intake (ADFI), gain:feed ratio (GF), initial (IBW), and final body weight] in pigs fed different dietary protein (DP) content (from 12% to 33.6%) and protein sources (plant and animal) were included. DP and IDP index was calculated in all experiments using a common database, with the IDP index defined as the difference between total DP and standardized ileal digestible DP. A DP- and an IDP-based model were developed to predict the ADG, GF, and ADFI (by their relationship) of weaning pigs using a multivariable linear mixed model regression approach with estimates of variable effects obtained using the residual maximum likelihood method. Based on a stepwise manual forward selection, significant predictor variables with improvement of at least 2 points in the Bayesian information criterion were included in the final regression model. Statistical significance was set at P ≤ 0.05 and a trend at P < 0.10. Initial exploratory analysis of the database showed a quadratic increase (P < 0.01) in the IDP index with increasing inclusion of plant protein sources in diet formulation and a linear decrease (P < 0.01) in the IDP index with increasing synthetic amino acid inclusion. Regarding the models, the DP-based model could not account for the inclusion of protein sources compared to the IDP-based model. There was a tendency for DP to positively affect (P < 0.10) ADG and GF. Increasing the IDP index tended to negatively impact (P < 0.10) ADG while reducing (P < 0.05) ADFI. Using a practical and hypothetical feed formulation simulation, the final regression models predicted the expected negative impact of a high IDP index on newly weaned pig performance when compared to a low IDP diet. The IDP-based model predicted a stronger negative effect of high IDP when compared to the DP-based model. Results indicate that IDP may be an improved and more reliable index to investigate the impact of DP on pig performance in the postweaning phase.
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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».