Growth performance and nutrient digestibility of weaned pigs fed corn–barley–soybean meal-based diets supplemented with a multi-enzyme blend
Notice bibliographique
Résumé
A study evaluated effects of supplementing a barley–corn–soybean meal-based diet with a multi-enzyme product on growth performance and nutrient digestibility of weaned pigs. A total of 122 pigs (initial body weight of 5.2 kg ± 0.98) were group-housed in 24 pens of 5–6 barrows or 6–7 gilts per pen. Pigs were fed two diets: basal diet without or with a multi-enzyme blend that supplied 4000 U of xylanase, 150 U of β-glucanase, 1000 U of amylase, and 500 U of protease per kilogram of diet. The diets were fed for 6 weeks in two phases: Phase 1 for the first 3 weeks and Phase 2 for the last 3 weeks. Growth performance was determined by phase, whereas apparent total tract digestibility of nutrients was determined at the end of the experiment. Multi-enzyme did not affect body weight gain, but improved ( P < 0.05) gain-to-feed ratio by 5.4% for the entire study period. Multi-enzyme increased ( P < 0.05) apparent total tract digestibility of gross energy, neutral detergent fiber, and acid detergent fiber by 2.7%, 20.7%, and 41.9%, respectively. In conclusion, the test multi-enzyme product can improve feed efficiency of weaned pigs, likely through improved digestibility of dietary fiber components.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».