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Enregistrement W4413894998 · doi:10.3390/biom15091257

In Vitro and In Vivo Comparisons of Activated Charcoal and Biochar as Dietary Treatments for Controlling Boar Taint

2025· article· en· W4413894998 sur OpenAlexafffund
Melissa Parent, Christine Bone, Lee‐Anne Huber, E. James Squires

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSwine Innovation Porc
Mots-clésBiocharActivated charcoalCharcoalChemistryIn vivoIn vitroBoar taintFood scienceAnimal scienceBiologyBiotechnologyBiochemistryPyrolysisOrganic chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activated charcoal (AC) is an adsorbent that can prevent the accumulation of boar taint-causing compounds in the fat, but is not an approved dietary additive for livestock animals. Biochar (BC) is a similar feed-approved charcoal adsorbent that may be an alternative dietary additive to control boar taint. This study was conducted to evaluate AC and BC, both in vitro and in vivo, as dietary treatments for boar taint. This was done by first conducting an in vitro binding study to compare binding between AC, BC, and spent filter aid (SFA) for boar taint compounds. Results of the in vitro study showed that both AC and BC had significantly higher Bmax for androstenone (AC: 97.2 ± 0.4% and BC: 84.5 ± 0.8%) and skatole (AC: 106.1 ± 0.2%, BC: 113.2 ± 0.7%), compared to SFA with a Bmax of 50.5 ± 0.2% for androstenone and 97.1 ± 5.3% for skatole. AC and BC were then tested as feed additives in finisher diets fed to slaughter weight boars. Both adsorbents were successful at preventing boar taint in a subset of animals (83%), while having no effect on plasma levels of estrone sulfate or androstenone, and growth and performance parameters. These findings suggest that BC is a suitable alternative for AC as a dietary additive to prevent boar taint.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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