Growth performance, carcass traits, and histological changes of goats supplemented with different sources of phytochemicals
Notice bibliographique
Résumé
Phytogenic feed additives are increasingly used to improve animal health and productivity. This study compared the effect of supplementation with tannin to an herbal mixture consisting of ginger, garlic, artemisia, and turmeric on the performance, intestinal parasites, blood metabolites, carcass characteristics, and histology of muscles and intestine of goats. Twenty-seven Shami male goats were assigned to three treatments (n = 9): non-supplemented goats fed a control diet (CC); goats supplemented with 10g /animal/day of quebracho tannins as a source of condensed tannin (TT); and goats supplemented with 10g/animal/day of an herbal mixture (HM). All the animals received a basal diet consisted of concentrate feed mixture and alfalfa hay. The supplementation improved growth performance, nutrients digestibility, and serum immunoglobulins concentration (P < 0.05). The supplementation decreased fecal parasite counts, blood cholesterol, and glutamic-pyruvic transaminase (GPT) enzyme and improved blood glucose (P < 0.05). The supplementation decreased renal and meat fat, and group HM revealed higher polyunsaturated fatty acids and α-Linolenic acid in meat (P < 0.05). Tannin supplementation (TT group) negatively affected the histology of muscles and intestines. The results provide evidence for the beneficial use of an herbal mixture in the diet to improve animal performance, health status, and meat quality in goats.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».