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Enregistrement W3104940431 · doi:10.15414/afz.2020.23.mi-fpap.282-286

The correlation between Longissimus thoracis muscle ageing extent, growth and carcass traits in Simmental bulls: preliminary results

2020· article· en· W3104940431 sur OpenAlexaboutno aff
Jakob Leskovec

Notice bibliographique

RevueActa fytotechnica et zootechnica/Acta fytotechnica et zootechnica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTendernessLongissimus ThoracisBreedBiologyBeef cattleAnimal scienceAgeingMeat tendernessAnimal breedingLongissimusVeterinary medicineMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Submitted 2020-07-24 | Accepted 2020-09-16 | Available 2020-12-01 https://doi.org/10.15414/afz.2020.23.mi-fpap.282-289 A common practice to improve meat quality is aging under controlled conditions, which results in improved tenderness, a key factor in the consumer acceptance of beef meat. Among other traits, the tenderness and the effect of ageing are also genetically determined. Therefore, a trial was performed to assess the effect of ageing in the progeny of young bulls included in the routine breeding program for Simmental breed in Slovenia. In the trial, 127 young bulls were included, and the shear force of grilled Longissimus thoracis muscle was measured fresh and after three weeks of ageing. There was a significant difference between the fresh and aged muscle in shear force, but growth and other carcass traits did not affect it as it was expected. We assume that after enlarging the number of animals, the data will be usable to be included in the genetic evaluation of the breeding program for Simmental breed in Slovenia. Keywords: Longissimus thoracis, beef, ageing, shear force References Carvalho, M. E. et al. (2014). Heat shock and structural proteins associated with meat tenderness in Nellore beef cattle, a Bos indicus breed. Meat Science, 96, 1318-1324. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2013.11.014 Dikeman, M. and Devine, C. (2014). Encyclopedia of Meat Sciences. Academic Press. Dikeman, M. E. et al. (2005). Phenotypic ranges and relationships among carcass and meat palatability traits for fourteen cattle breeds, and heritabilities and expected progeny differences for Warner-Bratzler shear force in three beef cattle breeds. Journal of Animal Science, 83, 2461-2467. https://doi.org/10.2527/2005.83102461x Florek, M. et al. (2007). Changes of physicochemical properties of bullocks and heifers meat during 14 days of ageing under vacuum. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences, 57(3), 281–287. Hanzelková, Š. et al. (2011). The effect of breed, sex and aging time on tenderness of beef meat. Acta Veterinaria Brno, 80, 191-196. https://doi.org/10.2754/avb201180020191 Harper, G. S. (1999). Trends in skeletal muscle biology and the understanding of toughness in beef. Australian Journal of Agricultural Research, 50, 1105-1129. https://doi.org/10.1071/AR98191 Holloway, J. W. and Wu, J. (2019). Tenderness Intrinsic Character. In: Red Meat Science and Production. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-13-7860-7_5 Koohmaraie, M. et al. (2002). Meat tenderness and muscle growth: Is there any relationship? Meat Science, 62, 345-352. https://doi.org/10.1016/S0309-1740(02)00127-4 Lawrence, T. E. et al. (2001). Evaluation of electric belt grill, forced-air convection oven, and electric broiler cookery methods for beef tenderness research. Meat Science, 58(3), 239–246. https://doi.org/10.1016/S0309-1740(00)00159-5 Miller, M. F. et al. (1995). Retail consumer acceptance of beef tenderized with calcium chloride. Journal of Animal Science, 73, 2308-2314. https://doi.org/10.2527/1995.7382308x Purslow, P. P. (2005). Intramuscular connective tissue and its role in meat quality. Meat Science, 70, 435-447. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2004.06.028 Sazili, A. Q. et al. (2004). The effect of altered growth rates on the calpain proteolytic system and meat tenderness in cattle. Meat Science, 66, 195-201. https://doi.org/10.1016/S0309-1740(03)00091-3 Shackelford, S. D., Koohmaraie, M. and Wheeler, T. L. (1995). Effects of slaughter age on meat tenderness and USDA carcass maturity scores of beef females. Journal of Animal Science, 73, 3304-3309. https://doi.org/10.2527/1995.73113304x Splan, R. K. et al. (2002). Estimates of parameters between direct and maternal genetic effects for weaning weight and direct genetic effects for carcass traits in crossbred cattle. Journal of Animal Science, 80(12), 3107-3111. https://doi.org/10.2527/2002.80123107x Wall, K. R. et al. (2019). Grilling temperature effects on tenderness, juiciness, flavor and volatile aroma compounds of aged ribeye, strip loin, and top sirloin steaks. Meat Science, 150, 141–148. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2018.11.009 Wulf, D. M. et al. (1996). Genetic influences on beef Longissimus palatability in Charolais- and Limousin-sired steers and heifers. Journal of Animal Science, 74, 2394-2405. https://doi.org/10.2527/1996.74102394x Yancey, J. W. S., Wharton, M. D. and Apple, J. K. (2011). Cookery method and end-point temperature can affect the Warner-Bratzler shear force, cooking loss, and internal cooked color of beef longissimus steaks. Meat Science, 88, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2010.11.020 Zwambag, A. et al. (2013). Heritability of beef tenderness at different aging times and across breed comparisons. Canadian Journal of Animal Science, 93, 307312. https://doi.org/10.4141/CJAS2012-100

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2020
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