PSVI-14 Impact of phosphorus, calcium and microbial phytase on growth performance in growing pig; a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The requirements for calcium (Ca) and phosphorus (P) differ for growth performance and bone mineralization. A mechanistic model has been developed to predict the requirement for maximum P and Ca deposition, so maximising both soft tissue and bone growth. However, literature showed that high Ca can reduces growth performance which is not considered in the model for the moment. The objective of this study was to quantify the effect of Ca, P and microbial phytase (PhytM) on average daily feed intake (ADFI), average daily gain (ADG) and gain to feed ratio (GF) and add these effects in the model to predict the requirements for growth and bone mineralization. A database built from 42 experiments, including 298 treatments was used in pigs from 35.6 to 59.1 kg BW. The random effect of the experiment has been included in the models. Multiples linear regression models has been fitted using Minitab software. The response of ADG to non-phytate P (NPP) is curvilinear (NPP and NPP x NPP, P < 0.001) while a tendency was found for a curvilinear effect for ADFI (P = 0.06) and GF (P = 0.08). Increasing dietary Ca reduced ADG (P < 0.001) and ADFI (P < 0.001) while GF was not modified. However, this effect is alleviated high NPP diet (Ca x NPP, P < 0.01). The response of growth performance to PhytM tended to be curvilinear for ADG and GF (PhytM x PhytM, P < 0.10). Adding 500 FTU/kg increased ADG by 5%. The effect of PhytM on ADFI depended on Ca (Ca x PhytM, P < 0.01); decreasing Ca increased the effect of PhytM with a 3% increased for 500 FTU in a 5 g Ca/kg diet. For GF the effect of PhytM depended on both Ca and NPP (Ca x NPP x PhytM, P < 0.01) with a PhytM effect of 15% for 500 FTU in a diet low in NPP (1 g/kg) and high Ca diet (8 g/kg). Results of the current meta-analysis showed P deficiency reduces growth performance, and that high Ca aggravated the deficiency mainly through reduced ADFI that induced ADG reduction without modifying GF. PhytM improved growth performance but the improvement is dependent of Ca and NPP levels for ADFI and GF. These results showed that at high NPP, i.e. close to requirement, Ca has no detrimental effect on growth performance. These equations will be implemented in the model predicting Ca and P requirement of pig.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».