Efficacy of genetic parameter estimation of pork loin quality of crossbred commercial pigs using technological quality measurements of frozen and unfrozen product
Notice bibliographique
Résumé
Meat quality characteristics have been measured on fresh and previously frozen meat as part of genetic studies, but freezing of meat may alter its quality characteristics and, therefore, the relationships between genetic components and meat quality measurements. Pork color, pH, and drip loss measurements performed on longissimus dorsi from the carcasses of 2027 crossbred commercial pigs when either fresh or thawed after frozen storage were used to estimate genetic parameters using a bivariate animal model in ASReml. Meat quality traits measured before and after freezing and thawing were significantly (P < 0.0001) different from each other and intramuscular crude fat content exerted a large effect on the magnitude of change in L* (lightness) and b* (yellowness). Meat quality measurements of fresh pork were moderately to highly heritable except for b* and pH, with heritability estimates for L*, pH, and drip loss greater when measured on fresh rather than frozen-thawed samples. Considering heritability and genetic correlation results, we concluded that whilst either fresh or frozen-thawed pork samples can be used for fresh pork L*, a* (redness), and b* measurements, pH, and possibly drip loss should be measured in fresh pork samples rather than in those that have been frozen-thawed during genetic selection for fresh pork quality.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».