Effect of leptin genotype and zilpaterol hydrochloride supplementation on the growth rate and carcass characteristics of finishing steers
Notice bibliographique
Résumé
McEvers, T. J., Dorin, L. C., Berg, J. L., Royan, G. F., Hutcheson, J. P., Appleyard, G. D., Brown M. S. and Lawrence, T. E. 2013. Effect of leptin genotype and zilpaterol hydrochloride supplementation on the growth rate and carcass characteristics of finishing steers. Can. J. Anim. Sci. 93: 199–204. Steers (n=960; initial body weight=480.2±35.3 kg) were initially selected by leptin genotype (LG; CC=homozygous normal, CT=heterozygous, and TT=homozygous mutant) from a pool of 1500 candidates, and allocated into 48 pens of which one-half were fed zilpaterol hydrochloride (ZH) for 20 d with a 4-d withdrawal and the balance a control ration. No LG×ZH interaction (P≥0.21) occurred for any measured live production or carcass trait. Cattle of the TT genotype tended (P=0.08) to have lower average daily gain (ADG) and gain to feed ratio (G:F) during the pre ZH treatment period. Cattle fed ZH had greater (P<0.01) ADG and G:F than cattle not fed ZH. Cattle of the TT genotype had greater (P<0.01) lipid depots concomitant with reduced (P≤0.02) lean tissue as compared to cattle of the CC genotype; furthermore, TT cattle tended (P=0.07) to have lighter carcass weights than other genotypes. Cattle fed ZH had increased (P<0.01) hot carcass weight and lean tissue concomitant with decreased (P≤0.01) lipid depots. Commercially available leptin genotyping may allow for antemortem sorting of cattle by genotype, which could augment management strategies ultimately leading to adjustments in feeding duration and timeliness of carcass marketing.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».