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Enregistrement W2050770524 · doi:10.6000/1927-520x.2013.02.01.8

Genetic and Phenotypic Analysis of Meat Quality Traits in Buffalo Beef and Correlations to Carcass Composition

2013· article· en· W2050770524 sur OpenAlexvenueno aff
Fiorella Sarubbi, Rodolfo Baculo, Giuseppe Auriemma, Franca Polimeno, Giuseppe Maglione

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésIntramuscular fatBiologyComposition (language)Animal scienceLightnessGenetic correlationPhenotypic traitFood scienceGenetic variationPhenotypeGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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