Genetic and Phenotypic Analysis of Meat Quality Traits in Buffalo Beef and Correlations to Carcass Composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Meat quality traits in buffalo beef were examined and their genetic parameters and genetic correlations to carcass composition were estimated. Dissection was performed on 40 buffalo beef carcasses and all traits recorded for each animal, as well as the weight on muscle lungissimus dorsi (LD). The temperature and pH were recorded at 1 and 48h post-slaughter. Intramuscular fat, protein, dry matter, meat colour (redness, a*, yellowness b* and lightness L*) were recorded. Hereditability estimates ranged from 0.12 and 0.99 for dissection traits and 0.61 and 0.68 for meat quality traits, which was significant for all traits except for ultimate pH and b*. Genetic correlation with L* were negative for a* and high and positive for b*. Intramuscular fat was moderate to highly genetically correlated to the a*, b* and half hot carcass weight. The not significant genetic correlation found between several of the meat quality traits, and between meat quality traits and carcasses composition traits, suggests that the meat quality traits analyzed should be implemented into breeding programme with care since their full effect on the other traits under selection cannot be accurately estimated. For more accurate estimates, further studies that especially include a large number of records for colour meat measures are needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».