The number and diversity of additiv

The number and diversity of additives available for animal feed has dramatically increased during the last decades, particularly since the ban of antibiotic and hormonal growth promoters. Evaluating the efficacy of feed additives is an art in itself.

The European livestock industry, and more particularly the poultry production sector are continuously looking at improving their techno-economic performance. In the meanwhile they are trying to take into account regulatory affairs and society requests such as animal welfare or the environment. The use of appropriate additives can generate added value for different players of the sector.
The feed additives market has evolved a lot since the 50s, with first the use of antibiotics as growth promoters, then enzymes were proposed in the 80-90s, followed by prebiotics, probiotics, acidifiers and then vegetal extracts in the following decades. This alternative feed additives range has boomed and diversified due to the rational use of antibiotics in the 70s (positive list), followed by the reduction of their use in the 90s and finally their ban in Europe in 2006. Nowadays, feed additives from various origins are on the market, with or without registration file, scientific evaluation, or guaranteed composition and with a wide price range.
Despite this, potential users, whether it be farmers, integrators or feed formulators, have to decide whether they want to use an additive or not and to choose it properly.Providing reliable information therefore enabling evaluation of the efficacy of the marketed feed additives is the goal.

Use of additives
Assessing feed additive efficacy requires precisely identifying factors that limit technical and economical performances of the farms and therefore being able to choose the most adequate product which is able to target these points. If the request is not precise enough, the choice of the additive can lead to a non-adapted product. For example, improving FCR is a general aim. It is important to know why the FCR is poor. If it is due to bad digestibility of raw materials, the choice will be orientated to the use of enzymes. If linked to bad absorption of nutrients, products acting on gut mucosa protection or gut flora regulation would be more suitable.
Moreover, according to users, the main problem regarding the use of additives is variability of the results. However this variability is not specific to additives currently on the market. Antibiotic additives are facing the same problem.
Could part of this variability be linked to the fact that additives are tested with too general expectations or in conditions that do not correspond to their mode of action? To correctly evaluate an additive, it is essential to know for which objective it is being tested for. This is obvious for additives whose nature and function are the same: thus we expect from a coccidiostat a control of coccidiosis. Users expect from an enzyme a better digestibility of some raw materials or nutrients. However, when talking about vegetal extracts, it refers only to the nature of the additive and does not give any indication on its function. Consequently, it is necessary to know the exact composition in vegetal active molecules to conclude on the function of the product and on the adapted context to test it to get optimum effects.

How to conduct a trail
Once the additive is chosen in relation to its function and its precise target, it is necessary to assess its efficacy in a suitable and objective trial. First and foremost a protocol has to be established in order to avoid false positive and false negative results. False negative results, or an under evaluation of the potential of the additive, can be obtained when the additive is used under conditions where the product cannot express its full potential, when the targeted problem is not present or on contrary when the problem's intensity is too high. For example, it is possible to get false negative results when an anticoccidian product is tested on animals that are not infected with coccidiosis or when an enzyme is used with a raw material that is not its substrate. Similarly, evaluation of a gut flora regulator, whether it is an essential oil, a live bacteria or another product from different origin, has to be used on animals with unbalanced gut flora. False negatives are often obtained when gut flora regulators are tested in optimal sanitary conditions. To illustrate, Benzoni and et al. (2010) have tested, in the same trial, a gut flora regulator based on activated copper additive (B-Safe) both on broilers in good sanitary conditions and on broilers with non-optimal conditions aiming at increasing sanitary conditions. Presented in Figure 1 are the results of different conditions in the study on efficacy of the products.
In this type of trial, the challenge had to fit the desired objective. For example, generate an unbalanced gut flora through a bacterial inoculation or through breeding stress will not allow evaluating the same thing. Moreover the intensity of the challenge on reduction of zootechnical performances had to remain realistic when compared to technical results obtained on the field. Evaluating efficacy of an additive in extreme conditions is likely to lead to false results. Good criteria to assess admissibility of a trial is the proximity of performance of control batch without any additive with the average performance obtained by farmers. If performances are too far from the average field, trial results have to be considered cautiously. The use of a positive control group, receiving a recognised efficient product for the concerned criterion, can also attest for the admissibility of the trial. If the reference product does not lead to expected results, trial conditions and especially intensity of the challenge can be questioned. A contemporary negative control group, raised in same conditions, except the addition of the product provide also a guarantee against false positive results or against over evaluation of the efficacy of product. Indeed, authors sometimes conclude on the efficacy of a product by comparing its effect with a reference product. However if there is no negative control group, it is not possible to affirm that the positive control group (reference product) has improved performance. Thus it is risky to assume that the product is efficient. Negative control group is thus an essential admissibility condition for a trial. Ideal situation is to have a negative control group raised at the same time and in the same house than trial group. This is quite easy in experimental farms where animals receiving the various treatments are raised in different pens in the same house.
On field, it is possible to isolate animals through the set-up of pens among the rest of the flock or though selection of cages for animals raised in cages. Those isolated animals will be raised in same conditions than the rest of the batch but can be fed with different feed. Thus it will be possible to conclude on the effect of the additive. When it is possible to have a contemporary negative control but only in another house, the trial will be conclusive only if it is repeated on two successive batches with an inversion of houses between the two batches.
A period effect is possible in this type of trial but can be reduced by repeating the trial on numerous batches. When it is impossible to get a contemporary negative control, it is still possible to compare, in the same period of the year, farms performances receiving the control feed and on farms receiving the feed including the additive. In this case, farms have to be as similar as possible (same genetic, type of house, average performance). The more the breeding conditions differ, the more farms are needed in the trial in order to compensate for the variability of the biological response and to be able to see significant differences among performances.

Statistical representativity
Recording performance of a control and a test group provides average performance that can seem to be different. However this means comparison cannot lead to a reliable conclusion on effects of an additive. As illustrated in Figure 2, variability of data has to be taken into account to conclude. Indeed, in figures 2a and 2b, the difference of average weight between diet A and B are the same but variability's are different. As a result, in figure 2a, diet B achieves significantly higher live weight than diet A, while in figure 2b the diet has no significant effect on broiler's live weight.
Variability is estimated through standard deviation, or through coefficient of variation (CV expressed as %, CV = 100 x standard deviation / mean). By definition, several data are necessary to evaluate population variability and a single data per group is not enough. For example, to evaluate population growth, the most reliable process is to individually weigh all animals because no bias is created by animal selection. When setting up a trial, the number of animal to include can be calculated. It depends on the expected trial accuracy (F), on the population variability (CV) and on the least significant difference that we want to be able to detect (d, expressed as %).This number is calculated thanks to following formula: N = F x CV² / d². F is a constant that depends on α risk (risk to conclude that means are different when they are not) and on β risk (risk to conclude that means are not different when they are). Parameters currently used are: F=8, corresponding to α=0,05 and β=0,5. For more reliability, we can use F=21, corresponding to α=0,05 and β=0,1.
When there is a high number of animals, weighing in small groups represents a suitable alternative to individual weighing. Size of the group is calculated according to the total number of animals and to the number of data necessary originating from the above formula. When weighing of the whole flock is not possible, even in groups, individual we

The European livestock industry, and more particularly the poultry production sector are continuously looking at improving their techno-economic performance. In the meanwhile they are trying to take into account regulatory affairs and society requests such as animal welfare or the environment. The use of appropriate additives can generate added value for different players of the sector.
The feed additives market has evolved a lot since the 50s, with first the use of antibiotics as growth promoters, then enzymes were proposed in the 80-90s, followed by prebiotics, probiotics, acidifiers and then vegetal extracts in the following decades. This alternative feed additives range has boomed and diversified due to the rational use of antibiotics in the 70s (positive list), followed by the reduction of their use in the 90s and finally their ban in Europe in 2006. Nowadays, feed additives from various origins are on the market, with or without registration file, scientific evaluation, or guaranteed composition and with a wide price range.
Despite this, potential users, whether it be farmers, integrators or feed formulators, have to decide whether they want to use an additive or not and to choose it properly.Providing reliable information therefore enabling evaluation of the efficacy of the marketed feed additives is the goal.

Use of additives 
Assessing feed additive efficacy requires precisely identifying factors that limit technical and economical performances of the farms and therefore being able to choose the most adequate product which is able to target these points. If the request is not precise enough, the choice of the additive can lead to a non-adapted product. For example, improving FCR is a general aim. It is important to know why the FCR is poor. If it is due to bad digestibility of raw materials, the choice will be orientated to the use of enzymes. If linked to bad absorption of nutrients, products acting on gut mucosa protection or gut flora regulation would be more suitable.
Moreover, according to users, the main problem regarding the use of additives is variability of the results. However this variability is not specific to additives currently on the market. Antibiotic additives are facing the same problem.
Could part of this variability be linked to the fact that additives are tested with too general expectations or in conditions that do not correspond to their mode of action? To correctly evaluate an additive, it is essential to know for which objective it is being tested for. This is obvious for additives whose nature and function are the same: thus we expect from a coccidiostat a control of coccidiosis. Users expect from an enzyme a better digestibility of some raw materials or nutrients. However, when talking about vegetal extracts, it refers only to the nature of the additive and does not give any indication on its function. Consequently, it is necessary to know the exact composition in vegetal active molecules to conclude on the function of the product and on the adapted context to test it to get optimum effects.

How to conduct a trail 
Once the additive is chosen in relation to its function and its precise target, it is necessary to assess its efficacy in a suitable and objective trial. First and foremost a protocol has to be established in order to avoid false positive and false negative results. False negative results, or an under evaluation of the potential of the additive, can be obtained when the additive is used under conditions where the product cannot express its full potential, when the targeted problem is not present or on contrary when the problem's intensity is too high. For example, it is possible to get false negative results when an anticoccidian product is tested on animals that are not infected with coccidiosis or when an enzyme is used with a raw material that is not its substrate. Similarly, evaluation of a gut flora regulator, whether it is an essential oil, a live bacteria or another product from different origin, has to be used on animals with unbalanced gut flora. False negatives are often obtained when gut flora regulators are tested in optimal sanitary conditions. To illustrate, Benzoni and et al. (2010) have tested, in the same trial, a gut flora regulator based on activated copper additive (B-Safe) both on broilers in good sanitary conditions and on broilers with non-optimal conditions aiming at increasing sanitary conditions. Presented in Figure 1 are the results of different conditions in the study on efficacy of the products.
In this type of trial, the challenge had to fit the desired objective. For example, generate an unbalanced gut flora through a bacterial inoculation or through breeding stress will not allow evaluating the same thing. Moreover the intensity of the challenge on reduction of zootechnical performances had to remain realistic when compared to technical results obtained on the field. Evaluating efficacy of an additive in extreme conditions is likely to lead to false results. Good criteria to assess admissibility of a trial is the proximity of performance of control batch without any additive with the average performance obtained by farmers. If performances are too far from the average field, trial results have to be considered cautiously. The use of a positive control group, receiving a recognised efficient product for the concerned criterion, can also attest for the admissibility of the trial. If the reference product does not lead to expected results, trial conditions and especially intensity of the challenge can be questioned. A contemporary negative control group, raised in same conditions, except the addition of the product provide also a guarantee against false positive results or against over evaluation of the efficacy of product. Indeed, authors sometimes conclude on the efficacy of a product by comparing its effect with a reference product. However if there is no negative control group, it is not possible to affirm that the positive control group (reference product) has improved performance. Thus it is risky to assume that the product is efficient. Negative control group is thus an essential admissibility condition for a trial. Ideal situation is to have a negative control group raised at the same time and in the same house than trial group. This is quite easy in experimental farms where animals receiving the various treatments are raised in different pens in the same house.
On field, it is possible to isolate animals through the set-up of pens among the rest of the flock or though selection of cages for animals raised in cages. Those isolated animals will be raised in same conditions than the rest of the batch but can be fed with different feed. Thus it will be possible to conclude on the effect of the additive. When it is possible to have a contemporary negative control but only in another house, the trial will be conclusive only if it is repeated on two successive batches with an inversion of houses between the two batches.
A period effect is possible in this type of trial but can be reduced by repeating the trial on numerous batches. When it is impossible to get a contemporary negative control, it is still possible to compare, in the same period of the year, farms performances receiving the control feed and on farms receiving the feed including the additive. In this case, farms have to be as similar as possible (same genetic, type of house, average performance). The more the breeding conditions differ, the more farms are needed in the trial in order to compensate for the variability of the biological response and to be able to see significant differences among performances.

Statistical representativity 
Recording performance of a control and a test group provides average performance that can seem to be different. However this means comparison cannot lead to a reliable conclusion on effects of an additive. As illustrated in Figure 2, variability of data has to be taken into account to conclude. Indeed, in figures 2a and 2b, the difference of average weight between diet A and B are the same but variability's are different. As a result, in figure 2a, diet B achieves significantly higher live weight than diet A, while in figure 2b the diet has no significant effect on broiler's live weight.
Variability is estimated through standard deviation, or through coefficient of variation (CV expressed as %, CV = 100 x standard deviation / mean). By definition, several data are necessary to evaluate population variability and a single data per group is not enough. For example, to evaluate population growth, the most reliable process is to individually weigh all animals because no bias is created by animal selection. When setting up a trial, the number of animal to include can be calculated. It depends on the expected trial accuracy (F), on the population variability (CV) and on the least significant difference that we want to be able to detect (d, expressed as %).This number is calculated thanks to following formula: N = F x CV² / d². F is a constant that depends on α risk (risk to conclude that means are different when they are not) and on β risk (risk to conclude that means are not different when they are). Parameters currently used are: F=8, corresponding to α=0,05 and β=0,5. For more reliability, we can use F=21, corresponding to α=0,05 and β=0,1.
When there is a high number of animals, weighing in small groups represents a suitable alternative to individual weighing. Size of the group is calculated according to the total number of animals and to the number of data necessary originating from the above formula. When weighing of the whole flock is not possible, even in groups, individual we

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

จำนวนและความหลากหลายของสารเติมแต่งสำหรับอาหารสัตว์ได้อย่างมากเพิ่มขึ้นในระหว่างทศวรรษ โดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่บ้านของยาปฏิชีวนะ และฮอร์โมนการเจริญเติบโตก่อ ประเมินประสิทธิภาพของสารอาหารเป็นศิลปะในตัวเองอุตสาหกรรมปศุสัตว์ยุโรป และมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัตว์ปีกผลิตภาคอย่างต่อเนื่องกำลังปรับปรุงประสิทธิภาพของเทคโนทางเศรษฐกิจ ในขณะเดียวกัน พวกเขากำลังจะเข้าจดทะเบียนบัญชีและคำขอสังคมเช่นการสงเคราะห์สัตว์หรือสิ่งแวดล้อม การใช้สารที่เหมาะสมสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มสำหรับผู้เล่นที่แตกต่างกันของภาคมีพัฒนาตลาดสารอาหารมากมายตั้งแต่ผสม กับครั้งแรกที่ใช้ยาปฏิชีวนะเป็นก่อการเจริญเติบโต แล้วเอนไซม์ถูกเสนอใน 80-90s ตาม prebiotics, probiotics, acidifiers และสารสกัดจากพืชอย่างแล้วในทศวรรษต่อไปนี้ ซึ่งสารอาหารอื่นมี boomed และหลากหลายเนื่องจากการใช้ยาปฏิชีวนะใน 70s (บวกรายการ), เชือดตามการลดลงของการใช้ใน 90s และสุดท้ายของบ้านในยุโรปในปี 2006 ปัจจุบัน สารอาหารจากต้นกำเนิดต่าง ๆ มีในตลาด มี หรือไม่ มีแฟ้มการลงทะเบียน การประเมินทางวิทยาศาสตร์ หรือองค์ประกอบรับประกัน และ มีช่วงราคากว้างแม้นี้ ผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้น ไม่ว่าจะเป็นเกษตรกร ผู้ติดตั้ง หรือ formulators อาหาร ได้ตัดสินใจว่า จะต้องใช้การบวกมี หรือไม่ และเลือกอย่างถูกต้อง ให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ดังนั้นจึง ทำการประเมินประสิทธิภาพของสารอาหารที่ตลาดเป็นเป้าหมายUse of additives Assessing feed additive efficacy requires precisely identifying factors that limit technical and economical performances of the farms and therefore being able to choose the most adequate product which is able to target these points. If the request is not precise enough, the choice of the additive can lead to a non-adapted product. For example, improving FCR is a general aim. It is important to know why the FCR is poor. If it is due to bad digestibility of raw materials, the choice will be orientated to the use of enzymes. If linked to bad absorption of nutrients, products acting on gut mucosa protection or gut flora regulation would be more suitable.Moreover, according to users, the main problem regarding the use of additives is variability of the results. However this variability is not specific to additives currently on the market. Antibiotic additives are facing the same problem.Could part of this variability be linked to the fact that additives are tested with too general expectations or in conditions that do not correspond to their mode of action? To correctly evaluate an additive, it is essential to know for which objective it is being tested for. This is obvious for additives whose nature and function are the same: thus we expect from a coccidiostat a control of coccidiosis. Users expect from an enzyme a better digestibility of some raw materials or nutrients. However, when talking about vegetal extracts, it refers only to the nature of the additive and does not give any indication on its function. Consequently, it is necessary to know the exact composition in vegetal active molecules to conclude on the function of the product and on the adapted context to test it to get optimum effects.How to conduct a trail เมื่อเติมที่เกี่ยวกับหน้าที่และเป้าหมายชัดเจน ได้เพื่อประเมินประสิทธิภาพในความเหมาะสมความประสงค์ทดลอง แรก และสำคัญโพรโทคอลที่มีการจัดตั้งเพื่อหลีกเลี่ยงการเท็จเท็จ และค่าบวกค่าลบผลการ ผลลบเท็จ หรือภายใต้การประเมินศักยภาพของเสริม ได้เมื่อเติมใช้ภายใต้เงื่อนไขที่ผลิตภัณฑ์ไม่สามารถแสดงศักยภาพเต็ม เมื่อไม่มีปัญหาเป็นเป้าหมาย หรือตรงกันข้ามเมื่อความรุนแรงของปัญหามีมากเกินไปได้ ตัวอย่าง มันได้รับผลลบเท็จเมื่อผลิตภัณฑ์ anticoccidian จะทดสอบในสัตว์ที่ไม่ติดเชื้อ coccidiosis หรือ เมื่อมีใช้เอนไซม์ที่ มีวัตถุดิบที่ไม่ใช่พื้นผิวของ ในทำนองเดียวกัน เครื่องปรับลมพืชลำไส้ การประเมินไม่ว่าจะเป็นน้ำมันหอมระเหย แบคทีเรียสด หรือผลิตภัณฑ์อื่นจากแหล่งกำเนิดต่าง ๆ ได้ที่จะใช้ในสัตว์ที่มีลำไส้สมดุลพืช สิ่งเท็จมักจะได้รับเมื่อไส้ฟลอร่าเร็คกูเลเตอร์จะมีทดสอบในสภาวะสุขาภิบาล การแสดง Benzoni และ al. et (2010) ได้ทดสอบ ทดลอง เดียวที่ลำไส้พืชควบคุมตามทองสามารถเปิด (บีเซฟ) ทั้งออกขโมยสุขาภิบาล และออกด้วยเงื่อนไขที่ไม่เหมาะสมที่มุ่งที่การเพิ่มเงื่อนไขสุขาภิบาล แสดงในรูปที่ 1 ได้ผลลัพธ์ของเงื่อนไขต่าง ๆ ในการศึกษาประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์In this type of trial, the challenge had to fit the desired objective. For example, generate an unbalanced gut flora through a bacterial inoculation or through breeding stress will not allow evaluating the same thing. Moreover the intensity of the challenge on reduction of zootechnical performances had to remain realistic when compared to technical results obtained on the field. Evaluating efficacy of an additive in extreme conditions is likely to lead to false results. Good criteria to assess admissibility of a trial is the proximity of performance of control batch without any additive with the average performance obtained by farmers. If performances are too far from the average field, trial results have to be considered cautiously. The use of a positive control group, receiving a recognised efficient product for the concerned criterion, can also attest for the admissibility of the trial. If the reference product does not lead to expected results, trial conditions and especially intensity of the challenge can be questioned. A contemporary negative control group, raised in same conditions, except the addition of the product provide also a guarantee against false positive results or against over evaluation of the efficacy of product. Indeed, authors sometimes conclude on the efficacy of a product by comparing its effect with a reference product. However if there is no negative control group, it is not possible to affirm that the positive control group (reference product) has improved performance. Thus it is risky to assume that the product is efficient. Negative control group is thus an essential admissibility condition for a trial. Ideal situation is to have a negative control group raised at the same time and in the same house than trial group. This is quite easy in experimental farms where animals receiving the various treatments are raised in different pens in the same house.On field, it is possible to isolate animals through the set-up of pens among the rest of the flock or though selection of cages for animals raised in cages. Those isolated animals will be raised in same conditions than the rest of the batch but can be fed with different feed. Thus it will be possible to conclude on the effect of the additive. When it is possible to have a contemporary negative control but only in another house, the trial will be conclusive only if it is repeated on two successive batches with an inversion of houses between the two batches.A period effect is possible in this type of trial but can be reduced by repeating the trial on numerous batches. When it is impossible to get a contemporary negative control, it is still possible to compare, in the same period of the year, farms performances receiving the control feed and on farms receiving the feed including the additive. In this case, farms have to be as similar as possible (same genetic, type of house, average performance). The more the breeding conditions differ, the more farms are needed in the trial in order to compensate for the variability of the biological response and to be able to see significant differences among performances.Statistical representativity Recording performance of a control and a test group provides average performance that can seem to be different. However this means comparison cannot lead to a reliable conclusion on effects of an additive. As illustrated in Figure 2, variability of data has to be taken into account to conclude. Indeed, in figures 2a and 2b, the difference of average weight between diet A and B are the same but variability's are different. As a result, in figure 2a, diet B achieves significantly higher live weight than diet A, while in figure 2b the diet has no significant effect on broiler's live weight.Variability is estimated through standard deviation, or through coefficient of variation (CV expressed as %, CV = 100 x standard deviation / mean). By definition, several data are necessary to evaluate population variability and a single data per group is not enough. For example, to evaluate population growth, the most reliable process is to individually weigh all animals because no bias is created by animal selection. When setting up a trial, the number of animal to include can be calculated. It depends on the expected trial accuracy (F), on the population variability (CV) and on the least significant difference that we want to be able to detect (d, expressed as %).This number is calculated thanks to following formula: N = F x CV² / d². F is a constant that depends on α risk (risk to conclude that means are different when they are not) and on β risk (risk to conclude that means are not different when they are). Parameters currently used are: F=8, corresponding to α=0,05 and β=0,5. For more reliability, we can use F=21, corresponding to α=0,05 and β=0,1.When there is a high number of animals, weighing in small groups represents a suitable alternative to individual weighing. Size of the group is calculated according to the total number of animals and to the number of data necessary originating from the above formula. When weighing of the whole flock is not possible, even in groups, individual we

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

จำนวนและความหลากหลายของสารเติมแต่งที่สามารถใช้ได้สำหรับอาหารสัตว์ได้เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมาโดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่การห้ามการส่งเสริมการเจริญเติบโตยาปฏิชีวนะและฮอร์โมน การประเมินประสิทธิภาพของสารอาหารที่มีศิลปะในตัวเอง. อุตสาหกรรมปศุสัตว์ยุโรปและอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาคการผลิตสัตว์ปีกอย่างต่อเนื่องมองไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพของเทคโนทางเศรษฐกิจของประเทศ ในขณะเดียวกันพวกเขากำลังพยายามที่จะคำนึงถึงการกำกับดูแลกิจการและการร้องขอสังคมเช่นสวัสดิภาพสัตว์หรือสิ่งแวดล้อม การใช้งานของสารเติมแต่งที่เหมาะสมสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับผู้เล่นที่แตกต่างกันของภาค. ฟีดตลาดสารเติมแต่งที่มีการพัฒนามากตั้งแต่ยุค 50 กับครั้งแรกที่ใช้ยาปฏิชีวนะเป็นส่งเสริมการเจริญเติบโตแล้วเอนไซม์ถูกเสนอใน 80-90s ตามด้วย prebiotics โปรไบโอติก acidifiers แล้วสารสกัดจากพืชในทศวรรษที่ผ่านมาดังต่อไปนี้ ฟีดนี้ทางเลือกที่หลากหลายสารเติมแต่งได้ดังและมีความหลากหลายอันเนื่องมาจากการใช้เหตุผลของยาปฏิชีวนะในยุค 70 (รายการบวก) ตามการลดลงของการใช้งานของพวกเขาในยุค 90 และในที่สุดก็ห้ามในยุโรปในปี 2006 ปัจจุบันสารอาหารจากต้นกำเนิดต่างๆ อยู่ในตลาดที่มีหรือไม่มีไฟล์การลงทะเบียนและการประเมินผลทางวิทยาศาสตร์หรือองค์ประกอบรับประกันและช่วงราคาที่กว้าง. อย่างไรก็ตามเรื่องนี้ผู้ใช้ที่อาจเกิดขึ้นไม่ว่าจะเป็นเกษตรกรผู้ติดตั้งหรือสูตรอาหารต้องตัดสินใจว่าพวกเขาต้องการที่จะใช้สารเติมแต่ง หรือไม่และจะเลือกมัน properly.Providing ข้อมูลที่เชื่อถือได้จึงช่วยให้การประเมินผลประสิทธิภาพของสารเติมแต่งอาหารสัตว์วางตลาดจะบุก. ใช้สารเติมแต่งการประเมินประสิทธิภาพสารเติมแต่งอาหารสัตว์ต้องแม่นยำระบุปัจจัยที่ จำกัด การแสดงทางด้านเทคนิคและเศรษฐกิจของฟาร์มและดังนั้นความสามารถใน การเลือกผลิตภัณฑ์ที่เพียงพอมากที่สุดซึ่งสามารถที่จะกำหนดเป้าหมายจุดเหล่านี้ ถ้าขอไม่แม่นยำพอที่ทางเลือกของสารเติมแต่งที่สามารถนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ที่ไม่ได้ปรับตัว ยกตัวอย่างเช่นการปรับปรุงอัตราแลกเนื้อเป็นจุดมุ่งหมายทั่วไป มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะรู้ว่าทำไม FCR เป็นที่น่าสงสาร ถ้ามันเกิดจากการย่อยที่ไม่ดีของวัตถุดิบทางเลือกที่จะได้รับการปรับการใช้เอนไซม์ หากการเชื่อมโยงกับการดูดซึมสารอาหารที่ไม่ดีของผลิตภัณฑ์ที่ทำหน้าที่เกี่ยวกับการป้องกันเยื่อบุทางเดินอาหารหรือระเบียบพืชลำไส้จะเหมาะสมกว่า. นอกจากนี้ตามที่ผู้ใช้ที่เป็นปัญหาหลักเกี่ยวกับการใช้สารเติมแต่งความแปรปรวนของผล แต่ความแปรปรวนนี้ไม่ได้เฉพาะเจาะจงกับสารเติมแต่งในตลาดขณะนี้ สารเติมแต่งยาปฏิชีวนะที่กำลังเผชิญปัญหาเดียวกัน. สามารถเป็นส่วนหนึ่งของความแปรปรวนนี้จะเชื่อมโยงกับความจริงที่ว่าสารเติมแต่งที่จะมีการทดสอบกับความคาดหวังกว้างเกินไปหรือในสภาพที่ไม่สอดคล้องกับโหมดของการกระทำ? ได้อย่างถูกต้องในการประเมินสารเติมแต่งมันเป็นสิ่งสำคัญที่จะทราบวัตถุประสงค์ที่จะมีการทดสอบการ นี้เป็นที่ชัดเจนสำหรับสารเติมแต่งที่มีลักษณะและการทำงานที่เหมือนกัน: ทำให้เราคาดหวังจาก coccidiostat ควบคุมโรคบิด ผู้ใช้งานที่คาดหวังจากเอนไซม์ย่อยได้ดีกว่าของวัตถุดิบหรือสารอาหาร แต่เมื่อพูดคุยเกี่ยวกับสารสกัดจากพืชมันหมายถึงเฉพาะลักษณะของสารเติมแต่งและไม่ได้ให้ข้อบ่งชี้ในการทำงานใด ๆ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งจำเป็นที่จะรู้ว่าองค์ประกอบที่แน่นอนในโมเลกุลที่ใช้งานพืชที่จะสรุปในการทำงานของผลิตภัณฑ์และในบริบทปรับตัวให้เข้าทดสอบจะได้รับผลกระทบที่ดีที่สุด. วิธีการดำเนินการทางเมื่อสารเติมแต่งที่ถูกเลือกในความสัมพันธ์กับการทำงานของและเป้าหมายที่แม่นยำของมันก็เป็นสิ่งที่จำเป็นในการประเมินความรู้ความสามารถของตนในการทดลองที่เหมาะสมและวัตถุประสงค์ แรกและสำคัญที่สุดโปรโตคอลจะต้องมีการจัดตั้งขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงผลลบบวกปลอมและเท็จ ผลลบเท็จหรือการประเมินผลภายใต้ศักยภาพของสารเติมแต่งที่สามารถได้รับเมื่อเติมแต่งที่ใช้ภายใต้เงื่อนไขที่สินค้าไม่สามารถแสดงเต็มศักยภาพเมื่อเกิดปัญหาเป้าหมายไม่มาประชุมหรือในทางตรงกันข้ามเมื่อความรุนแรงของปัญหาเกินไป สูง ยกตัวอย่างเช่นมันเป็นไปได้ที่จะได้รับผลลบเท็จเมื่อผลิตภัณฑ์ anticoccidian มีการทดสอบในสัตว์ที่ไม่ติดเชื้อโรคบิดหรือเมื่อเอนไซม์ที่จะใช้กับวัตถุดิบที่ไม่ได้เป็นสารตั้งต้น ในทำนองเดียวกันการประเมินผลการควบคุมพืชลำไส้ไม่ว่าจะเป็นน้ำมันหอมระเหยซึ่งเป็นแบคทีเรียที่มีชีวิตหรือผลิตภัณฑ์จากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันอีกจะต้องมีการใช้ในสัตว์ที่มีพืชลำไส้ไม่สมดุล เชิงลบเท็จมักจะได้รับเมื่อหน่วยงานกำกับดูแลพืชลำไส้จะมีการทดสอบในสภาพสุขาภิบาลที่ดีที่สุด เพื่อแสดงให้เห็น Benzoni และ et al, (2010) มีการทดสอบในการพิจารณาคดีเดียวกันควบคุมพืชลำไส้ขึ้นอยู่กับสารเติมแต่งทองแดงเปิดใช้งาน (B-ปลอดภัย) ทั้งในไก่เนื้อในสภาพที่ดีและสุขาภิบาลในไก่เนื้อมีเงื่อนไขที่ไม่เหมาะสมเล็งไปที่การเพิ่มเงื่อนไขการสุขาภิบาล นำเสนอในรูปที่ 1 เป็นผลของเงื่อนไขที่แตกต่างกันในการศึกษาเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ที่. ในประเภทของการทดลองนี้มีความท้าทายเพื่อให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ยกตัวอย่างเช่นการสร้างพืชลำไส้ไม่สมดุลผ่านการฉีดวัคซีนเชื้อแบคทีเรียหรือผ่านการปรับปรุงพันธุ์ความเครียดจะไม่อนุญาตให้การประเมินในสิ่งเดียวกัน นอกจากนี้ความรุนแรงของความท้าทายในการลดการแสดง Zootechnical ที่จะยังคงมีจริงเมื่อเทียบกับผลที่ได้รับทางเทคนิคที่อยู่ในสนาม การประเมินประสิทธิภาพของสารเติมแต่งในสภาวะที่รุนแรงมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด เกณฑ์ที่ดีในการประเมินภัณฑ์ของการพิจารณาคดีที่เป็นความใกล้ชิดของประสิทธิภาพการทำงานของชุดควบคุมโดยไม่ต้องเติมแต่งที่มีประสิทธิภาพการทำงานที่ได้รับโดยเฉลี่ยเกษตรกรใด ๆ หากการแสดงที่อยู่ห่างไกลเกินไปจากสนามเฉลี่ยผลการทดลองจะต้องมีการพิจารณาอย่างระมัดระวัง การใช้งานของกลุ่มควบคุมบวกที่ได้รับการได้รับการยอมรับผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องนอกจากนี้ยังสามารถยืนยันภัณฑ์สำหรับของการพิจารณาคดี หากสินค้าอ้างอิงไม่นำไปสู่ผลที่คาดหวังเงื่อนไขการทดลองและความรุนแรงโดยเฉพาะอย่างยิ่งของความท้าทายสามารถสอบสวน ร่วมสมัยกลุ่มควบคุมลบเติบโตในเงื่อนไขเดียวกันยกเว้นนอกเหนือจากผลิตภัณฑ์ที่ให้ยังมีการรับประกันกับผลบวกปลอมหรือมากกว่ากับการประเมินผลการรับรู้ความสามารถของผลิตภัณฑ์ อันที่จริงบางครั้งผู้เขียนสรุปเกี่ยวกับประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์โดยการเปรียบเทียบผลกระทบกับผลิตภัณฑ์อ้างอิง แต่ถ้าไม่มีกลุ่มควบคุมเชิงลบก็เป็นไปไม่ได้ที่จะยืนยันว่ากลุ่มควบคุมบวก (ผลิตภัณฑ์อ้างอิง) มีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน ดังนั้นจึงมีความเสี่ยงที่จะคิดว่าผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ กลุ่มควบคุมเชิงลบจึงเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการรับฟังการพิจารณาคดี สถานการณ์ที่เหมาะที่จะมีกลุ่มควบคุมเชิงลบยกในเวลาเดียวกันและในบ้านหลังเดียวกันกว่ากลุ่มทดลอง นี้ค่อนข้างง่ายในฟาร์มทดลองที่สัตว์ที่ได้รับการรักษาที่แตกต่างกันที่มีการเติบโตในปากกาที่แตกต่างกันในบ้านหลังเดียวกัน. บนสนามก็เป็นไปได้ที่จะแยกสัตว์ที่ผ่านการตั้งค่าของปากกาในส่วนที่เหลือของฝูงหรือแม้ว่าการเลือกกรง สำหรับสัตว์ที่เลี้ยงในกระชัง บรรดาสัตว์ที่แยกได้จะเพิ่มขึ้นในสภาพเดียวกันกว่าส่วนที่เหลือของชุด แต่สามารถเลี้ยงด้วยอาหารที่แตกต่างกัน ดังนั้นมันจะเป็นไปได้ที่จะสรุปเกี่ยวกับผลกระทบของสารเติมแต่ง เมื่อมันเป็นไปได้ที่จะมีการควบคุมเชิงลบในปัจจุบัน แต่ในบ้านอีกการทดลองจะได้ข้อสรุป แต่ถ้ามันจะถูกทำซ้ำสองสำหรับกระบวนการต่อเนื่องที่มีการผกผันของบ้านระหว่างสองสำหรับกระบวนการ. ผลระยะเวลาที่เป็นไปได้ในรูปแบบของการทดลองนี้ แต่จะลดลงโดยการทำซ้ำสำหรับกระบวนการพิจารณาคดีในจำนวนมาก เมื่อมันเป็นไปไม่ได้ที่จะได้รับการควบคุมเชิงลบในปัจจุบันก็ยังคงเป็นไปได้ที่จะเปรียบเทียบในช่วงเวลาเดียวกันของปีที่ฟาร์มการแสดงที่ได้รับฟีดควบคุมและในฟาร์มที่ได้รับอาหารรวมทั้งสารเติมแต่งที่ ในกรณีนี้มีฟาร์มที่จะเป็นที่คล้ายกันที่เป็นไปได้ (ทางพันธุกรรมเหมือนกันประเภทของบ้านที่มีประสิทธิภาพโดยเฉลี่ย) ยิ่งสภาพการเพาะพันธุ์แตกต่างกันในฟาร์มอื่น ๆ ที่มีความจำเป็นในการพิจารณาคดีในการสั่งซื้อเพื่อชดเชยความแปรปรวนของการตอบสนองทางชีวภาพและเพื่อให้สามารถเห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญการแสดง. representativity สถิติประสิทธิภาพการบันทึกของการควบคุมและการกลุ่มการทดสอบให้เฉลี่ยประสิทธิภาพการทำงานที่สามารถดูเหมือนจะแตกต่างกัน อย่างไรก็ตามเรื่องนี้ไม่ได้หมายถึงการเปรียบเทียบสามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่น่าเชื่อถือเกี่ยวกับผลกระทบของสารเติมแต่ง ดังแสดงในรูปที่ 2 ความแปรปรวนของข้อมูลที่จะต้องมีการนำเข้าบัญชีที่จะสรุป อันที่จริงในรูป 2a และ 2b ความแตกต่างของน้ำหนักเฉลี่ยระหว่างอาหาร A และ B จะเหมือนกัน แต่ความแปรปรวนจะแตกต่างกัน เป็นผลให้ใน 2a รูป B อาหารที่ประสบความสำเร็จในน้ำหนักสดสูงกว่าการรับประทานอาหารในขณะที่ในรูปที่ 2b อาหารที่ไม่มีผลต่อน้ำหนักสดไก่เนื้อของ. แปรปรวนเป็นที่คาดกันผ่านส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือผ่านสัมประสิทธิ์การแปรผัน (CV แสดงเป็น % CV = 100 x ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน / เฉลี่ย) ตามคำนิยามข้อมูลหลายเป็นสิ่งที่จำเป็นในการประเมินความแปรปรวนของประชากรและข้อมูลเดียวต่อกลุ่มไม่เพียงพอ ยกตัวอย่างเช่นในการประเมินการเติบโตของประชากรกระบวนการที่น่าเชื่อถือที่สุดคือการชั่งน้ำหนักเป็นรายบุคคลสัตว์ทั้งหมดเป็นเพราะอคติไม่ถูกสร้างขึ้นโดยการเลือกสัตว์ เมื่อตั้งค่าการทดลองจำนวนของสัตว์ที่จะรวมถึงสามารถคำนวณได้ มันขึ้นอยู่กับความถูกต้องของการพิจารณาคดีคาดว่า (F) ความแปรปรวนประชากร (CV) และน้อยแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญที่เราต้องการที่จะสามารถที่จะตรวจสอบ (งแสดงเป็น%) ตัวเลขนี้จะถูกคำนวณขอบคุณต่อไปนี้สูตร:. ไม่มี F = x CV² / d² F เป็นค่าคงที่ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงα (ที่มีความเสี่ยงที่จะสรุปวิธีการที่แตกต่างเมื่อพวกเขาไม่ได้) และความเสี่ยงβ (ความเสี่ยงที่จะสรุปวิธีการที่ไม่ได้แตกต่างกันเมื่อพวกเขาอยู่) พารามิเตอร์ที่ใช้ในปัจจุบันคือ F = 8 สอดคล้องกับแอลฟา = 0,05 และβ = 0.5 สำหรับความน่าเชื่อถือมากขึ้นเราสามารถใช้ f = 21 สอดคล้องกับแอลฟา = 0,05 และβ = 0.1. เมื่อมีจำนวนมากของสัตว์ที่มีน้ำหนักในกลุ่มเล็ก ๆ แสดงให้เห็นถึงทางเลือกที่เหมาะสมกับบุคคลที่มีน้ำหนัก ขนาดของกลุ่มที่มีการคำนวณตามจำนวนของสัตว์และจำนวนของข้อมูลที่มีต้นกำเนิดที่จำเป็นจากสูตรดังกล่าวข้างต้น เมื่อชั่งน้ำหนักของฝูงทั้งเป็นไปไม่ได้แม้จะอยู่ในกลุ่มที่เราแต่ละคน

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

จำนวนและความหลากหลายของสารอาหารที่มีอยู่ในอาหารสัตว์ได้เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา โดยเฉพาะ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.