Effects of feeding different levels of conjugated linoleic acid and total oil to pigs on subsequent pork quality and palatability
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to compare pork quality, composition and palatability of pigs fed different levels of conjugated linoleic acid (CLA) and total oil (TO). A 3 × 2 factorial design was used feeding three levels of CLA (0, 0.25, and 0. 5%) and two levels of TO (2 and 5% made up with canola oil). Thirty-six pigs were allotted per diet and diets were fed from 35 to 115 kg liveweight. TO had no effect on longissimus thoracis (LT) moisture or intramuscular fat contents, but feeding CLA decreased LT moisture (P = 0.04) and increased LT intramuscular fat (P = 0.04). CLA and TO had no effect on LT subjective color, structure or marbling scores. Post-mortem LT temperature was also unaffected by feeding CLA or TO. Pigs fed 0.5% CLA had a marginally higher muscle pH (P = 0.01), a tendency toward lower post-mortem lactate levels (P = 0.06) and had higher glycogen concentrations (P = 0.03) at 30 min post mortem. Feeding CLA may thus offer limited protection against rapid post-mortem pH decline. Adding CLA to the diet increased subcutaneous fat hardness (P = 0.01), which was related to increased saturated (P = 0.01) and reduced monounsaturated fatty acid levels (P = 0.01). Increasing TO had an opposite effect resulting in softer fat with lower saturated and higher mono- and polyunsaturated fatty acid levels (P = 0.01). Supplementing diets with CLA in combination with canola oil did not have any detrimental effect on pork quality, composition or palatability. Feeding CLA does, however, have the potential to improve pork quality by increasing intramuscular fat levels, reducing post-mortem glycogen utilization rates and increasing subcutaneous fat hardness. Key words: Conjugated linoleic acid, canola oil, pork quality, palatability, marbling, fat composition
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».