Изследване на пречистена диета при експерименти с птици: връзки между аминокиселини и други източници на азот

  • Автори:Луис Ортин
  • Директори на дисертации:Луис Руис Абад (реж. Тес.)
  • Четене: В Университета Комплутенсе в Мадрид (Испания) през 2000г
  • Идиом: Испански
  • Теми:
    • Селскостопански науки
      • Животновъдство
        • Хранене
        • Птицевъдство
  • Пълният текст не е наличен (Научете повече.)
  • Обобщение

    • Избрахме за експерименти с мъжки пилета на възраст от седем до четиринадесет дни пречистена диета, съставена от 15% царевично масло с изолиран соев протеин (15,4%) и с царевично нишесте.

      взаимоотношения

      За смеси от витамини и минерали избрахме тези, предложени от KLAIM 1960 и от DEAN и SCOTT 1965. Добавяме също 0,3% натриев хлорид, 3% целулоза, 0,2% холин хлорид и 0,2% натриев сулфат. Смес от аминокиселини допълва изолирания соев протеин; животни, тествани в различни количества, се въвеждат за сметка на царевично нишесте. Постигаме калорична концентрация от около 3650 Kcal/kg диета, изразена в продукт, какъвто е.

      Пилетата от месото, предимно COBB или HUBBARD, се обработват предварително експериментално, за да достигнат собственото си тегло и да абсорбират останалото съдържание на жълтък. Избират се три повторения на лечение, с по три пилета на повторение и те се помещават в батерии с експериментални диети, свободно достъпни и свободен достъп до бебета с вода, подновяваща се ежедневно.

      Резултатите се контролират за период от седем дни: нарастването на теглото в грамове, приемът в грамове, а също и по период и пиле, и ефективността на фуража, чрез изчисление.

      Резултатите се подлагат на дисперсионен анализ, следвайки общия линеен модел и дисперсионния анализ от тип I и II. Средствата се разграничават помежду си с тест на Дънкан. Всички резултати от повторенията се подлагат на регресии със съответния им дисперсионен анализ и стойностите на F, тези на R2, остатъчните отклонения и други изчисления, предложени от CANAVOS 1995, се вземат предвид, за да се избере най-подходящата регресия и числото независима и зависима променлива.

      В един случай средствата са диференцирани чрез t на Student, по части от данни.