Different phenotypic and proteomic markers explain variability of beef tenderness across muscles
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed the abundance of 24 different proteins, tenderness biomarkers, and 11 phenotypic carcass characteristics and muscle properties. This was done on 111 samples of two muscles, Longissimus thoracis (LT) and Semitendinosus (ST) from the Charolais bovine breed. The strategy was to constitute three classes of tenderness on the two muscles separately on the shear-force data (Warner-Bratzler). Then we tested which proteins or phenotypic characteristics explained this classification. Results showed that tenderness classes of ST muscle were well-explained by 12 proteins and 6 phenotypic characteristics. However, for LT muscle the classification could only be explained by 7 phenotypic characteristics. This demonstrates that in ST and LT the variability of beef tenderness is explained by different factors. In ST muscle, the main results of this study demonstrated the importance of Heat Shock Proteins such as Hsp27 (P = 0.002) and the oxidative stress protein: PRDX6 (P = 0.003). We also confirmed the role of Enolase 3, involved in glycolytic metabolism (P = 0.003), and contractile protein such as MyHC IIx (P = 0.028).
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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 | 0,001 |
| 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 ».