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Enregistrement W4410535981 · doi:10.1093/jas/skaf102.203

267 Effect of dietary cereal β-glucan on digestive physiology, gut health, and growth in pigs

2025· article· en· W4410535981 sur OpenAlexaffabout
R. T. Zijlstra

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFood sciencePhysiologyDigestive tractMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To manage gut health in pigs, dietary β-glucans from small grains have been explored for their functional characteristics. The Canadian Prairies and Northern Great Plains in the USA are prime production areas for small grains. Of these grains, barley and oats have the greatest content of β-glucan that have a linear structure with β-(1→4) and β-(1→3) linkages. These grains can thus be used as dietary sources of cereal β-glucans. Using crop breeding, grain cultivars with enhanced content of β-glucan have been developed. Cereal β-glucans can also be fractionated from the grain matrix using dry or wet fractionation resulting in β-glucan concentrates. Historically, cereal β-glucans were classified as soluble fiber and regarded as anti-nutritional factor. Consequently, β-glucanases were developed for feed supplementation and added to swine diets to increase growth performance, especially for young pigs. More recently, barley grain replaced wheat in diets formulated to equal net energy and standardized ileal digestible amino acid content and fed to young pigs. Under those conditions, feeding barley-based diets fed to nursery pigs did not reduce feed intake, gain, or gain-to-feed, indicating that cereal β-glucans do not reduce growth performance, with occasionally an advantage to feeding barley-based diets. Cereal β-glucans are now classified as fermentable fiber and the extent of viscosity generated will depend partly on its molecular weight. Feeding concentrated cereal β-glucan to pigs will increase digesta viscosity in the stomach that will delay gastric emptying and thereby reduce peak net portal appearance of glucose that will be absorbed following digestion of dietary starch. Cereal β-glucan may inhibit reabsorption of bile salts thereby increasing their neo-synthesis that may reduce plasma cholesterol. Finally, the main reason for including cereal β-glucans in diets for young pigs is their prebiotic activity by serving a fermentable carbohydrate. Cereal β-glucans are associated with increased short-chain fatty acid production in the gut, increased Bifidobacteria and Lactobacillus that are associated with enhanced gut health and may decrease enterotoxigenic Escherichia coli adherence to enterocytes. In conclusion, dietary cereal β-glucans can modulate digestive physiology in pigs and thereby enhance gut health of pigs, without directly affective growth performance of pigs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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