MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2071190992 · doi:10.1111/j.1740-0929.2009.00638.x

Effect of SCD and SREBP genotypes on fatty acid composition in adipose tissue of Japanese Black cattle herds

2009· article· en· W2071190992 sur OpenAlexaff
Hideki Ohsaki, Atsuko Tanaka, Shogo Hoashi, Shinji Sasazaki, Kenji Oyama, Masaaki Taniguchi, Fumio Mukai, Hideyuki Mannen

Notice bibliographique

RevueAnimal Science Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyStearic acidBeef cattleFatty acidGenotypeSterol regulatory element-binding proteinComposition (language)Adipose tissueFood scienceOleic acidSireSterolAnimal scienceBiochemistryChemistryGeneCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatty acid composition of beef adipose tissue is one of important traits because high proportions of monounsaturated fatty acid are related to favorable beef flavor and tenderness. In this study, we investigated effects of genetic factors such as stearoyl-CoA desaturase (SCD) and sterol regulatory element binding protein (SREBP) on beef carcass traits including fatty acid composition using two cattle populations. Sire effect was significantly related to almost all traits except BMS, suggesting that the trait examined in this study is highly controlled by genetic factors. The effect of SCD genotype on fatty acid composition was detected remarkably in both cattle groups, especially on stearic and oleic acids. This result was consistent with our previous studies and suggests that SCD is associated with fatty acid composition. Unlike SCD genotyping, the effect of SREBP genotype was not identified in this study. Our results suggested that SCD genotype would contribute to improving beef quality in field populations. Further studies about the relationship among these factors will bring an insight into the molecular mechanism of fatty acid metabolism in cattle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations71
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimal Science JournalMême sujetCholesterol and Lipid MetabolismTravaux en français237 207