Evaluation of Using Fermented Okara (Soybean By‐Product) as a Feed Ingredient in Commercial Pig Production
Notice bibliographique
Résumé
Okara is an insoluble soybean byproduct, and much of it is discarded due to its high perishability. This study investigated the efficacy of fully replacing fermented soybean meal in a control diet (PC) with fermented okara at an equal crude protein level (EC) or at an equal amount level (EQ) on growth performance and meat quality in 315 pigs, starting from weaners to finishers. Results indicated that EC and EQ groups led to significantly (p < 0.05) improved growth performance primarily during the grower and finisher stages. Both EC and EQ groups had significantly (p < 0.05) increased duodenal villus height. Moreover, EC group had significantly (p < 0.05) elevated concentration of acetic acid and reduced branched-chain fatty acids (iso-butyric acid and 2-methylbutyric acid) when compared to PC. There was an increase in volatile fatty acid-producing bacteria at the genus level, such as Prevotella, Lactobacillus, Megasphaera and Streptococcus in EC group. More importantly, no adverse effects on meat quality were observed in pigs fed with fermented okara. Taken together, utilization of fermented okara as an alternative protein source for animals not only improves performance and gut health, but also facilities a recycling economy to promote sustainable agriculture practices.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».