Effects of biological type and dietary fat treatment on factors associated with tenderness: I. Measurements on beef longissimus muscle
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to evaluate chemical, mechanical, and sensory attributes associated with tenderness in divergent cattle breeds--Wagyu (W; n = 12), Limousin (L; n = 12) and F1-cross (WxL; n = 12)--fed two dietary treatments (0 or 6% sunflower oil (DM basis)). A randomized complete block repeated measures design in a 3 x 2 factorial arrangement of treatments was used, and effects of breed, diet, block, and associated interactions were tested. Cattle were fed barley-based diets for an average of 259 d. Twenty-four hours postmortem (PM), steaks from the longissimus muscle (LM) were sliced, vacuum-packaged, aged (1, 3, 7, 14, 28, and 56 d PM) at 2 degrees C, and frozen (-40 degrees C) until analyzed. Wagyu steaks had lower (P < 0.05) Warner-Bratzler shear force (WBSF) values than L steaks across all aging times. At 1 d PM, W steaks required slightly more (P > 0.05) force to shear than WxL or L (0.30 and 0.11 kg, respectively); however, by d 14 PM, W steaks required 0.77 kg less (P < 0.05) force to shear than L. Wagyu steaks received higher (P < 0.05) sensory panel sustained tenderness scores at d 14 PM than L. The pH decline was slower (P < 0.05), and temperature decline more (P < 0.05) rapid, in W carcasses than L or WxL carcasses. Breed and diet did not affect (P > 0.10) free calcium levels (FCL) over time (0, 1, 3, 7, and 14 d PM), 0-h calpastatin activity (CA), d-1 percent collagen (OH-PRO), or d-1 collagen cross-linking (HP). Western blot analysis for the presence of the troponin-T (TNT) 30-kDa fragment, conducted only on samples from steers fed the 0% sunflower oil diet, demonstrated more proteolysis by d 3 PM in L than W or WxL. Overall, breed differences in mechanical and sensory measures of tenderness were not explained by FCL, CA, OH-Pro, and HP. Even though the initial appearance of the TNT 30-kDa fragment was greater in L, linear slopes for appearance of TNT degradation product across aging time were greater for W and WxL (P < 0.01 and P = 0.056, respectively) than for L, suggesting that tenderness differences due to breed may have been facilitated by more-rapid proteolytic degradation over time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».