MATERIALS AND METHODS
Animal Care and Use Committee approval was not
obtained for this study because no animals were used.
Database Description
A database containing data on animal and housing
characteristics, dietary composition, ADFI, and ADG
in growing-finishing pigs under thermal stress was compiled
from 71 published papers in scientific journals
indexed in PubMed, Science Direct, and from proceedings
of scientific meetings that occurred before December
2009. To be included in the final database, studies
had to meet the following criteria: 1) research methods
(housing, feeding management) were adequately described,
2) growing-finishing pigs that had initial mean
BW greater than 10 kg, 3) animals had free access to
feed and water during the experiment, 4) experiments
were conducted under controlled T conditions, 5) dietary
CP was greater than 12%, 6) the duration of the
experiment exceeded 7 d, and 7) at least 2 temperature
treatments were used in the experiment. Forty-seven
studies reporting 86 trials with 202 temperature treatment
means met the criteria for ADFI. The corresponding
values for ADG were 43 studies, 80 trials, and 182
temperature means. The main variables in the database
regarding animal and housing characteristics, diet composition,
and animal responses are reported in Table 1.
The response (dependent) variables were ADFI (g/d or
g/kg BW0.60 per d), ADG (g/d), and feed conversion
ratio (FCR, kilograms of feed/kilogram of BW gain).
Values for all variables could not be determined for
all observations. Therefore, the number of observations
used for statistical analyses differed between response
variables. In some instances, some records were incomplete
or not reported uniformly, requiring calculation
from the reported data. When a study did not report
the outcome for all variables and when it was not possible
to calculate a value from the reported data, missing
values were considered as missing at random. When the
ME content of a diet was not reported, it was estimated
using the DE content of the diets, the ME/DE ratios
calculated from INRA feed composition tables (Sauvant
et al., 2002), and the description of the feedstuffs
used in the experimental diets.
Statistical Analyses
Data were analyzed according to St-Pierre (2001),
which takes into account the random effect of the study
and its possible interaction with fixed effect factors.
The MIXED procedure (SAS Inst. Inc., Cary, NC) was
used to solve the following base model:
Yij = b0 + b1T + b2T2 + si + aiT + eij, [1]
where Yij is the observed outcome for the dependent
variable Y in the ith experiment at temperature level
T, i = 1, ……n (n = 86 or 80, depending on the dependent
variable), b0 is the overall intercept, T is the
ambient temperature (°C), b1 and b2 are the regression
coefficients for T and T2 (fixed effects), si is the random
effect of study (i.e., an intercept shift for each study),
ai is the random interaction of study × T (i.e., a linear
term shift for each study), and eij is the residual error.
In Eq. [1], it is assumed that
s a
e and s e
i s
2
i a
2
ij e
2
i ij
N N
N
( , ), ( , ),
( , ), ( , ) .
0 0
0 0
Cov =
The random effects of the study on the quadratic
regression coefficient of T (i.e., the study × T2 interaction)
was not included in the model because only 2 T
levels were used in most of the published works (68%),
thus leaving too few observations to estimate a variance
component with reasonable accuracy.
Because the data were extracted from numerous published
studies, each with their own experimental design,
it was important to properly weigh the observations
(the reported means) according to their relative
precision (i.e., their SE). Therefore, observations were
weighted by the number of animals in each trial to take
into consideration the unequal residual variance among
trials (Sauvant et al., 2008). An unstructured variance
covariance matrix (TYPE = UN in the MIXED procedure)
was used to model the random intercepts and
slopes, thus allowing for random covariance between
slope and intercepts across the random studies (St-
Pierre, 2001).
As previously reported (Nienaber et al., 1987; Quiniou
et al., 2000a), the effects of T on ADFI and ADG
could be affected by the average BW during an experiment.
Consequently, the basic model [1] was augmented
as follows to account for the effect of BW on animal
response to T:
Yij = b0 + b1T + b2T2 + c1W + c2W2
+ c3TW
วัสดุและวิธีการอนุมัติใช้กรรมการและดูแลสัตว์ไม่ได้รับการศึกษาเนื่องจากสัตว์ไม่ใช้คำอธิบายเกี่ยวกับฐานข้อมูลฐานข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับสัตว์และที่อยู่อาศัยลักษณะ ประกอบอาหาร ADFI และ ADGในสุกรที่เจริญเติบโตสิ้นสุดภายใต้ความเครียดความร้อนคอมไพล์จาก 71 เผยแพร่เอกสารในสมุดรายวันทางวิทยาศาสตร์การสร้างดัชนี ใน PubMed วิทยาศาสตร์โดยตรง และ จากตอนประชุมทางวิทยาศาสตร์ที่เกิดขึ้นก่อนเดือนธันวาคม2009 เพื่อรวมไว้ในฐานข้อมูลครั้งสุดท้าย การศึกษามีเงื่อนไขต่อไปนี้: 1) การวิจัยวิธีการ(ที่อยู่อาศัย อาหารจัดการ) ได้เพียงพออธิบาย2) เจริญเติบโตจบสุกรที่มีค่าเฉลี่ยเริ่มต้นสัตว์ขาวดำมากกว่า 10 กก. 3) ได้ฟรีถึงอาหาร และน้ำในระหว่างการทดลอง 4) ทดลองได้ดำเนินการภายใต้เงื่อนไขควบคุม T, 5) อาหารสำหรับผู้CP มีค่ามากกว่า 12%, 6) ระยะเวลาของการทดลองเกิน 7 d และ 7) อุณหภูมิน้อย 2บำบัดที่ใช้ในการทดลอง สี่สิบเจ็ดศึกษารายงานทดลอง 86 กับรักษาอุณหภูมิ 202หมายความตรงตามเกณฑ์ของ ADFI ให้สอดคล้องกับค่า ADG ได้ศึกษา 43, 80 การทดลอง และ 182หมายถึงอุณหภูมิ ตัวแปรหลักในฐานข้อมูลเกี่ยวกับสัตว์และที่อยู่อาศัยลักษณะ การประกอบ อาหารและรายงานในตารางที่ 1 การตอบสนองของสัตว์ตัวแปรตอบสนอง (ขึ้นอยู่กับ) ได้ ADFI (g/d หรือg/kg BW0.60 ต่อ d), ADG (g/d), และอาหารแปลงอัตราส่วน (FCR กิโลกรัมของอาหาร/กิโลกรัมกำไร BW)ไม่สามารถกำหนดค่าตัวแปรทั้งหมดในสังเกต ดังนั้น จำนวนสังเกตใช้สำหรับวิเคราะห์ทางสถิติแตกต่างระหว่างการตอบสนองตัวแปร ในบางครั้ง บางระเบียนสมบูรณ์หรือไม่รายงานสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียง ต้องคำนวณจากข้อมูลการรายงาน เมื่อการศึกษาไม่ได้ผลลัพธ์ สำหรับตัวแปรทั้งหมด และ เมื่อไม่สามารถการคำนวณค่าจากข้อมูลรายงาน หายไปค่าที่ได้ถือการสุ่ม เมื่อการเนื้อหาของอาหารฉันไม่รายงาน มันได้ประมาณใช้เนื้อหาเดของอาหาร ME / อัตราส่วนเดอคำนวณจากอาหารตารางองค์ประกอบ (ประหยัดมังกรชาว INRAและ al., 2002), และคำอธิบาย feedstuffsใช้ในอาหารทดลองวิเคราะห์ทางสถิติมีวิเคราะห์ข้อมูลตามเซนต์-Pierre (2001),ซึ่งจะพิจารณาผลของการศึกษาแบบสุ่มและการโต้ตอบได้กับปัจจัยที่มีผลถาวรมีขั้นตอนการผสม (SAS Inst. Inc. แครีแกรนต์ NC)ใช้ในการแก้ปัญหาแบบพื้นฐานต่อไปนี้:Yij = b0 + b1T + b2T2 + ศรี + เอง + eij, [1]สังเกตผลที่ได้สำหรับผู้อยู่ในอุปการะ Yijตัวแปร Y ในระยะทดลองที่ระดับอุณหภูมิT ฉัน = 1, .. .n (n = 86 หรือ 80 ขึ้นอยู่กับผู้อยู่ในอุปการะตัวแปร), b0 คือ จุดตัดแกนรวม T คือการอุณหภูมิ (° C), b1 และ b2 มีการถดถอยสัมประสิทธิ์ T และ T2 (ถาวรผล), ศรีคือ การสุ่มผลการศึกษา (เช่น มีจุดตัดแกน shift สำหรับการศึกษาแต่ละ),ไอเป็นการโต้ตอบแบบสุ่มของศึกษา× T (เช่น แบบเชิงเส้นระยะกะสำหรับแต่ละการศึกษา), eij เป็น ข้อผิดพลาดที่เหลือใน [1] Eq. จะถือว่าเป็นที่s เป็นe และ s eฉัน s2ฉันเป็น2อี ij แค2ฉัน ij แค N NN( , ), ( , ),( , ), ( , ) .0 00 0 Cov =การสุ่มผลของการศึกษากำลังสองสัมประสิทธิ์การถดถอยของ T (เช่น การศึกษา× T2 โต้ตอบ)ไม่รวมอยู่ในแบบจำลองเนื่องจากเฉพาะ 2 Tระดับใช้งานเผยแพร่ (68%), ส่วนใหญ่จึง ออกน้อยเกินไปสังเกตการประมาณผลต่างของการประกอบ ด้วยความถูกต้องเหมาะสมเนื่องจากข้อมูลถูกสกัดจากจำนวนมากเผยแพร่การศึกษา มีการออกแบบการทดลองของตนเองสำคัญน้ำหนักที่สังเกตอย่างถูกต้อง(วิธีรายงาน) ตามญาติของพวกเขาความแม่นยำ (เช่น ของ SE) ดังนั้น ข้อสังเกตุได้ถ่วงน้ำหนัก ด้วยจำนวนสัตว์ทดลองแต่ละครั้งจะพิจารณาไม่เหลือผลต่างระหว่างทดลอง (ประหยัดมังกรชาวร้อยเอ็ด al., 2008) ผลต่างที่ไม่มีโครงสร้างเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วม (ชนิด = UN ในขั้นตอนการผสม)ใช้รุ่น intercepts สุ่ม และลาดจึง อนุญาตให้แปรปรวนสุ่มระหว่างความชันและ intercepts ข้ามศึกษาสุ่ม (เซนต์-Pierre, 2001)เป็นรายงานไปก่อนหน้านี้ (Nienaber et al., 1987 Quinioual. ร้อยเอ็ด 2000a), ลักษณะพิเศษของ T ADFI และ ADGได้รับผลกระทบ โดย BW เฉลี่ยในระหว่างการทดลองดังนั้น ในรูปแบบ [1] ถูกออกเมนต์ดังนี้การบัญชีสำหรับผลของ BW ในสัตว์ตอบ t:กำลังYij = b0 + b1T + b2T2 + c1W + c2W2+ c3TW
การแปล กรุณารอสักครู่..
