The effects of ovariectomy on meat performance and expression of GH/IGF-I in young goats
Notice bibliographique
Résumé
Zhang, L., Wang, Y.-y., Fu, M.-z., Li, G., An, N., Li, S.-y. and Zhou, Z.-q. 2014. The effects of ovariectomy on meat performance and expression of GH/IGF-I in young goats. Can. J. Anim. Sci. 94: 619–626. Experiments were carried out to investigate the effects of ovariectomy on meat production efficiency and to explore the expression of GH/IGF-I in young goats. Animal performance, meat quality, levels of serum growth hormone (GH) and insulin-like growth factor 1 (IGF-I), and mRNA levels of three key genes [GH Receptor (GHR), IGF-I and IGF-I Receptor (IGF-IR)] in longissimus dorsi and biceps femoris muscles were measured. The results show that carcass weight, net meat mass, fat weight and loin eye area of ovariectomized goats were higher than those of the controls, and ovariectomized goats lost 0.40 kg of bone weight (P<0.05). There was no statistically valid difference for the color, pH, water-holding capacity, or cooking rate of meat (P>0.05) between the two groups, except for the shear value, which was significantly lower in the Ovx group than in the control group (P<0.05). The results of this research show for the first time a significant trend (P<0.05) for serum GH and IGF-I in the direction of increasing in ovariectomized goats. Furthermore, the mRNA levels of GHR, IGF-I and IGF-IR in muscle were all up-regulated, except for the IGF-I gene in biceps femoris, by ovariectomy. In summary, ovariectomy showed a beneficial promotion in animal performance, but did not reduce meat quality, and increased serum GH and IGF-I and mRNA expression levels of GHR, IGF-I and IGF-IR in young female goats.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».