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Enregistrement W4417482438 · doi:10.5376/ija.2025.15.0026

Comprehensive Assessment of Garlic (<i>Allium sativum</i>) Supplement Diet Applications in Aquaculture and Its Effect on Growth Performance, Nutrition Utilization, Body Composition, Microbiome, and Survival in Different Type of Fishes

2025· article· W4417482438 sur OpenAlexvenueno aff
Alsajjad H. Alghaya, Ahmad Zakiyy Bin Mohamed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Aquaculture · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllium sativumAquacultureOrganosulfur compoundsNutrientAntioxidantGARLIC POWDERJuvenile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Garlic ( Allium sativum ), a bulbous flowering plant in the Allium genus, is celebrated for its diverse culinary and medicinal uses. It's a natural wonder, garlic’s proximate composition records an average of 65% water (compared to over 85% of fresh vegetables), 27.5% carbohydrates, 4.7% fber, 2%~3% organosulfurated compounds, and 2% protein. Scientific studies have revealed garlic's astonishing impact on aquatic life, especially fish. It's shown to significantly boost fish growth, reduce mortality rates, and fortify their antioxidant defenses. Allicin, the standout bioactive compound in garlic, is the driving force behind this transformation. It possesses formidable anti-parasitic properties, confirmed effective against notorious foes like freshwater Ich and marine white spot. This revelation holds promise for revolutionizing aquaculture practices. But garlic's prowess extends further through a treasure trove of organosulfur compounds, including diallyl sulfide, allicin, γ-glutamylcysteine, S-allyl cysteine (alliin), and ajoene. These compounds are associated with various health benefits, from calming inflammation and combating oxidative stress to regulating blood pressure, ameliorating hyperlipidemia, and enhancing endothelial function. In the world of aquaculture, research findings unveil the potential of garlic to be a game-changer. This comprehensive review consolidates existing knowledge on the impact of garlic on fishes. It sheds light on crucial aspects such as growth performance, nutrient utilization, body composition, and survival rates, underscoring garlic supplements' potential to reshape the aquaculture industry. In reviewed studies, garlic supplementation improved weight gain in Nile tilapia by up to 22%, enhanced feed conversion ratio (FCR) by approximately 15%, and increased survival rates to over 95% under bacterial challenge conditions. In rainbow trout, diets containing 2%~3% garlic extract increased body protein content by 6%~8% while reducing lipid deposition by nearly 10%. Similarly, juvenile sturgeon fed 0.5% garlic extract showed a rise in lipid levels from 4.8% to 6.1%, while tilapia fed 3% garlic powder achieved the highest protein levels and the lowest body fat compared to controls. These quantitative outcomes confirm garlic’s measurable role in boosting growth, nutrient utilization, and survival in aquaculture species.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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