Correlations between first order echotextural characteristics and chemical composition of pectoralis major muscles in broiler chickens receiving different dietary fat supplements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined the quantitative relationships among ultrasonographic image attributes and chemical composition of the pectoralis major muscles in broiler chickens that received four different dietary fat supplements (Group SO: soybean oil; Group FO: flaxseed oil; Group SO+FO: soybean oil+flaxseed oil; and Group BT: beef tallow; n=10 birds/group). Ultrasonograms of birds’ pectoral muscles, in a transverse (T) and longitudinal (L) plane, were obtained just before slaughter at 6 weeks of age and were subjected to digital image analyses to determine mean pixel intensity (MPI) and pixel heterogeneity values (standard deviation of numerical pixel values; MPH; a.k.a first order echotextural characteristics). Thirty-eight chemical characteristics of the muscles were determined post-mortem (crude fat, protein, and dry matter as well as fatty acid profiles) and were analyzed for correlations with the echotextural variables. A total of 12 (L-MPI: 7; L-MPH: 4; and T-MPH: 1 correlation), 5 (L-MPI: 2; L-MPH: 2; and T-MPI: 1 correlation), 15 (L-MPI: 10; T-MPI: 4; and T-MPH: 1 correlation) and 8 (L-MPI: 2; L-MPH: 1; and T-MPH: 5 correlations) significant correlations were recorded in Groups SO, FO, SO+FO and BT, respectively. When the data were pooled for all 40 birds studied, significant correlations with echotextural attributes were recorded for eighteen different chemical constituents, with the strongest overall correlation found between crude fat content and T-MPI (r=0.52, P=0.0005). In conclusion, there exists a potential application for ultrasonographic imaging in situ combined with computerized image analysis to estimate certain chemical constituents of pectoralis major muscles in broiler chickens. However, the existence and strength of correlations among ultrasonographic image attributes and muscle composition are affected by the source of dietary fat and relative abundance (“threshold concentrations”) of individual chemical components.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».