Quality, Chemical Composition, and Amino Acids of Eggs in Lohmann Pink‐Shell Laying Hens and Dongxiang Green‐Shell Laying Hens
Notice bibliographique
Résumé
Hen breed and age are key factors influencing egg quality. In this study, 250 eggs were categorised into five groups: Lohmann Pink-shell (LMP, 50 ± 2 weeks), Dongxiang Green-shell (DXG, 50 ± 2 weeks), Dongxiang Pink-shell (DXP, 50 ± 2 weeks), first-laid Dongxiang Green-shell (DXGF, 23 ± 1 week), and first-laid Dongxiang Pink-shell (DXPF, 23 ± 1 week). We compared egg quality traits, biochemical parameters, chemical composition, and amino acid profiles across these groups. Average egg weights were 59.89 g (LMP), 52.11 g (DXG), 59.45 g (DXP), 42.01 g (DXGF), and 42.56 g (DXPF). Yolk colour scores were higher in DXGF (13.72) than in LMP, DXG, and DXP (12.93, 12.72, and 12.81, respectively; p < 0.05). Egg yolk high-density lipoprotein (HDL) levels were lower in LMP, DXG, and DXP (0.0316, 0.0390, and 0.0334 mmol/g, respectively) than in DXGF and DXPF (0.0411 and 0.0424 mmol/g; p < 0.05). Yolk crude fat was higher in DXG, DXP, DXGF, and DXPF (50.00%, 49.29%, 49.54%, and 49.93%, respectively) than in LMP (47.70%; p < 0.05). The EAA/TAA ratios in yolk ranged from 54.53 to 55.33, while those in albumen ranged from 53.38 to 53.71. Overall, this study demonstrates that hen breed and age significantly affect egg quality, biochemical traits, and amino acid composition. These findings may guide consumer egg selection and support the conservation and efficient utilization of chicken genetic resources.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».