PSI-20 Effects of physical exercise on growth performance, and carcass and meat quality characteristics of Sunit sheep
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the effects of muscle exercise on growth performance, proteins and genes expression, and carcass and meat quality characteristics of Sunit sheep. To this end, 24 Sunit sheep with same genetic background that were raised on extensive pasture for their first 9 months of life were randomly distributed into two groups (12 sheep each) and raised separately for 3 months until slaughter. The first group of sheep was kept on pasture and allowed to move freely outdoors (M Group), while the other group of sheep was kept in one pen inside the farm (control group or C Group). After slaughter, carcass characteristics were assessed and samples of the longissimus dorsi (LD) and biceps femoris (BF) muscles were taken to evaluate meat quality. Furthermore, the differences in the expression of muscle exercise-related proteins and genes between the two groups were analyzed by Western blotting and RT-PCR techniques. Results showed that growth traits, such as body length and height, and chest circumference and weight before slaughter were higher (P<0.01) in the M Group than in the C Group, while the lean and carcass yields were higher in C Group (P<0.05). A reduction of the pH1, pH24and colour a∗ and b∗ values was recorded in the LD muscle of the M sheep compared with C ones (P<0.01).These results may be associated with the greater (P<0.05) level of AMPK RNA expression, indicator of muscle glycolytic potential (GP), in the M group. The BF muscle of M sheep was tender (as assessed by shear force) than that of C sheep (P<0.01). In conclusion, allowing sheep a long-term exercise before slaughter can improve their growth rate, but at detriment of 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 | 0,000 | 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 ».