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Enregistrement W2992495177 · doi:10.1093/jas/skz258.549

PSVIII-32 Estimates of genetic parameters for sub-primal and meat quality traits in Canadian commercial crossbred swine populations

2019· article· en· W2992495177 sur OpenAlexaffabout
Prince P Opoku, Bimol C. Roy, Graham Plastow, Huaigang Lei, Chunyan Zhang, Heather L. Bruce, Le Luo Guan

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoinHeritabilityIntramuscular fatBiologyGenetic correlationCrossbreedLarge whiteAnimal scienceRestricted maximum likelihoodAdditive genetic effectsGenetic variationGeneticsGeneMaximum likelihoodStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hypothesis that genetic relationships exist between loin muscle collagen characteristics and sub-primal and meat quality traits was tested. Data from 500 pigs from crosses between Duroc sires and hybrid Large White ✕ Landrace sows with pedigree back to about eight generations were used. Significant fixed effects (slaughter group and company) and a random additive effect were fitted in bivariate animal models to estimate phenotypic and genetic correlations using ASReml 4.1. Moderate heritabilities were obtained for sub-primal traits ranging from 0.21 for bone weight to 0.44 for loin muscle weight with a low estimate of 0.10 being obtained for loin weight. Meat quality traits were low to moderately heritable with the highest estimate being found for intramuscular fat (0.42). The heritability estimates for percentages of heat soluble and insoluble collagen were 0.12 and 0.15, respectively, while 0.33 was found for total collagen. Moderate to relatively high heritabilities imply the possibility of improving these traits through selective breeding. In general, moderate to high phenotypic and genetic correlations were obtained for sub-primal traits, whilst meat quality traits had moderate phenotypic and moderate to high genetic correlations. Strong negative genetic correlations between moisture traits and fat traits and a further negative correlation between fat and muscling traits were estimated confirming that selecting for improved muscling over time can negatively affect fat traits and indirectly decrease meat eating quality. The strong genetic correlation between pH and L* (-0.95) suggested possible pleiotropic gene effects on these traits. Warner-Braztler shear force (WBSF) had moderate genetic correlations with insoluble collagen (0.42) and soluble collagen (-0.38) suggesting a potential relationship between some of the genes impacting these traits. Genetic correlations between WBSF and collagen characteristics indicate that despite the relative youthfulness of pigs at slaughter, genetic selection for collagen solubility may decrease pork toughness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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