Dietary multiprotease supplementation on growth performance and nutrient digestibility in turkey poults fed high-soybean meal diet
Notice bibliographique
Résumé
This study was conducted to investigate the effect of dietary protease supplementation on growth performance, apparent total tract digestibility ( ATTD ) of nutrients, and standardized ileal digestibility (SID) of amino acids (AA) in turkey poults fed a diet with high soybean meal (SBM) inclusion. A total of 200 one-day-old male poults were allocated to four floor pens (50 poults/pen) and fed experimental diets for a 7-day conditioning period, with no statistical analysis performed. On d7, 140 turkey poults were selected and allocated to 28 cages (5 poults/cage; 7 replicates/treatment) and assigned to one of 4 dietary treatments in a 2 × 2 factorial design with two diet compositions [with and without highly digestible protein (meat and bone meal and enzymatically treated soybean meal)] and two protease dosages (0 and 500 g/ton). Feed and turkeys were weighed on d0, d7, d14, d21, and d25 to determine growth parameters. On days 23 and 24, excreta samples were collected; and on d25, all turkeys were euthanized to collect ileal digesta samples. From d7 to 14, turkey poults fed protease supplemented diets tended to have greater ( P < 0.1) body weight, weight gain, and feed conversion compared to no-supplemented poults, independent of dietary composition. No differences in body weight, body weight gain, daily feed intake, or feed conversion ratio were observed on day 25. Protease supplementation had the greatest SID of most indispensable amino acids (except Ile, Leu, and Phe) by an average of 2.21% (P < 0.05), all dispensable amino acids by an average of 4.47%, as well as the ATTD of dry matter and crude protein. Overall, greater nutrient digestion with protease supplementation may explain the transient growth improvement observed between d7-14. Protease supplementation provides a potential strategy to reduce starter diet costs (i.e. less complex diets) without negatively impacting growth performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».