Growth performance and body composition of Eimeria-infected broiler fed berry pomaces and a Limosilactobacillus reuteri isolate
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, a Limosilactobacillus reuteri strain isolated from chicken ceca alone or in combination with wild blueberry and American cranberry pomaces were evaluated for their effects on growth performance and body composition in Eimeria -infected broiler. A total of 480 day-old Cobb500 male broilers were placed into 60 cages allocated to 8 treatments: T1: non-infected (NI); T2: Eimeria -infected (EI); T3: EI + anticoccidials (125 mg/kg zoalene for D0-D28, 60 mg/kg salinomycin for D28-D35); T4: EI + 1% blueberry pomace (BP); T5: EI + 1% cranberry pomace (CP); T6: EI + 10 8 CFU Limosilactobacillus reuteri (L. reuteri) ; T7: EI + 1% BP + L. reuteri ; T8: EI + 1% CP + L. reuteri . The EI was done by gavaging 2×10 5 oocysts of mixed Eimeria species ( E. acervulina, E. maxima and E. tenella ) . No significant differences were observed between treatments for body weight (BW) and average daily gain, however, berry pomaces reduced average daily feed intake ( P < 0.05) and the combination of L. reuteri with berry pomaces reduced feed conversion ratio in broilers when compared to control EI birds ( P < 0.05). Eimeria infection reduced both bone mineral content and density as well as fat content at D21 ( P < 0.05). At D21, the lowest total fat masses (% of BW) were observed in T4, T5 (pomaces) and T3 ( P < 0.05). In conclusion, these findings indicate that berry pomace alone or in combination with the studied L. reuteri isolate may be beneficial for growth performance and body composition in the broiler grower and finisher phases.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».