Weaning, yearling, and preharvest ultrasound measures of fat andmuscle area in steers, bulls, and heifers1
Notice bibliographique
Résumé
Longissimus muscle area and fat thickness were measured following weaning, at yearling, and prior to harvest using real-time ultrasound, and corresponding carcass measurements were recorded 3 to 7 d following the preharvest scan in composite steers (n = 116, 447 +/- 19 d), bulls (n = 224, 521 +/- 11 d), and heifers (n = 257,532 +/- 12 d). Although fat deposition was limited in bulls and heifers from weaning to yearling, coefficients of variation ranged from 8.46 to 13.46% for muscle area, and from 27.55 to 38.95% for fat thickness, indicating that significant phenotypic variance exists across genders. Residual correlations, adjusted for the effects of year of birth, gender, and age at measurement, were high and ranged from 0.79 to 0.87 among ultrasound and carcass measures of muscle area. Residual correlations among ultrasound and carcass measures of fat thickness were also high, ranging from 0.64 to 0.86. Weaning and/or yearling ultrasound muscle area yielded similarly accurate predictions of carcass muscle area. Yearling ultrasound fat thickness accounted for 13% more of the observed variance in carcass fat thickness than the weaning ultrasound measure in single-trait prediction models. When both weaning and yearling ultrasound measures were used to predict carcass fat thickness, partial R2 values were 0.15 and 0.61 for weaning and yearling ultrasound fat thickness, respectively. The difference between predicted and carcass measures with respect to muscle area (fat thickness) was less than 6.45 cm2 (2.5 mm) for 80.2 to 88.9% (90.3 to 95%) of animals. Preharvest ultrasound measures yielded standard errors of prediction of less than 4.95 cm2 for muscle area and 1.51 mm or less for fat thickness. These results indicate that ultrasound measures taken between weaning and yearling provide accurate predictors of corresponding carcass traits in steers, bulls, and heifers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».