41 Estimating the heritability of meat quality traits in turkeys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic selection for improved meat quality traits has been successfully implemented in many livestock species. The objective of this study was to estimate the heritability of several meat quality traits to assess their selection potential in turkeys. Pedigree toms (n = 1,033) were processed at a commercial facility and live weight, breast meat yield (as a percentage of live weight), ultimate pH, color (CIELAB values), drip loss, cooking loss, and shear force were recorded on M. pectoralis superficialis (fillet). White striping was also rated on a 1–4 scale. Heritabilities were estimated using univariate animal models in ASReml version 4.1. Hatch week and age at slaughter were included as fixed effects in the mode,l and 32 generations of pedigree records were used. Breast meat yield (h2 = 0.62; SE = 0.090) showed the highest heritability and was higher compared to previous estimates, probably due to the smaller sample size. Live weight (h2 = 0.31; SE = 0.078), ultimate pH (h2 = 0.36; SE = 0.087), lightness (h2 = 0.28; SE = 0.086), redness (h2 = 0.22; SE = 0.075), and white striping score (h2 = 0.27; SE = 0.085) all had moderate heritabilities. The estimate for ultimate pH was similar to previous studies in broilers but was high compared to previous studies in turkeys. Estimates for color were similar to those found in previous studies involving turkeys. Drip loss and cooking loss had similar heritability estimates of 0.13 (SE = 0.071) and 0.10 (SE = 0.064), respectively, which were akin to previous estimates in pork. Shear force (h2 = 0.02; SE = 0.056) was found to have a very low heritability. In conclusion, the heritability estimates provided in this study show great potential for the inclusion of meat quality traits in selection programs of turkeys. This study is part of a larger project working towards the implementation of genomic information in the selection of turkeys for improved meat 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».