The leptin arg25cys affects performance, carcass traits and serum leptin concentrations in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
A single nucleotide polymorphism (SNP) in the bovine leptin gene has been associated with carcass traits and elevated gene expression. To examine the relationship between leptin genotype with serum leptin concentration and carcass traits, blood samples were collected 24 h prior to slaughter in 89 head of cattle. Cattle were predominantly of Angus (n = 26), Hereford (n = 31) and Charolais (n = 32) breed types with approximately half homozygous for the T allele or the C allele. Cattle were limit fed to achieve 1 kg d-1 liveweight gain for a 70-d background period while during finishing, animals were fed ad libitum such that half the animals within each breed type were slaughtered at 8 or 12 mm back fat determined by ultrasound. Preslaughter serum leptin and insulin were determined using radioimmunoassays (RIA) specific for cattle and sheep. Animals homozygous for the T allele had greater (P < 0.05) backfat depth at the beginning (2.4 ± 0.49 vs. 1.8 ± 0.49 mm) and end (3.1 ± 0.42 vs. 2.4 ± 0.42 mm) of the backgrounding period and reached target finishing back fat depths at lighter (P < 0.01) weights (548.2 ± 20 vs. 588.0 ± 20 kg) and in fewer (P < 0.05) total days on feed (179.3 ± 13 vs. 195.2 ± 13 d) than homozygous C animals. Leptin genotype effects on serum leptin concentration were confined to a three-way interaction such that TT Charolais fattened to 12 mm had significantly higher serum leptin levels than CC animals. Leptin concentration was correlated positively with measurements of fat (e.g., average ultrasound fat depth at end of test r = 0.45, P < 0.01). Results are consistent with an increased rate of fat deposition associated with the T allele in leptin. Key words: Beef cattle, leptin, carcass, yield
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».