Influence of dietary protease supplementation to high- and low-protein diets on growth performance, nutrient digestibility, blood profiles, and gas emissions in finishing pigs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 160 growing pigs (Duroc × (Landrace × Yorkshire); 54.11 ± 2.81 kg)) were randomly assigned to 1 of 4 treatments in a 2 × 2 factorial design with two different levels of crude protein (CP) (15% or 13%) with or without 0.025% protease for 10 weeks. Each treatment had eight replicates with five pigs (three gilts and two barrows) per pen. During the overall experimental period, pigs fed a high CP diet supplemented with 0.025% protease showed significantly higher ( P < 0.05) daily gain and reduced gain-to-feed ratio compared to those fed low CP diet without protease. Moreover, at the end of week 10, pigs in the protease-treated group exhibited significantly increased ( P < 0.05) BW, apparent total tract digestibility of nitrogen and energy, and significantly reduced ammonia emission. Furthermore, glucose, blood urea nitrogen, and creatinine concentrations were significantly increased ( P < 0.05) in pigs fed a high CP diet supplemented with protease. These findings suggest that incorporating 0.025% protease into high CP diets may serve as an effective strategy to enhance the growth and overall performance of pigs while potentially mitigating environmental nitrogen emissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».