PSIV-A-13 Estimation of Nellore Genetic Contribution Over Certified Angus Beef Sold in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Meat traceability and certification increase consumers’ confidence in making purchasing decisions. In Brazil, certified Angus beef follows specific regulation, which requires a minimum of 50% of Angus genome in its breed composition to be commercialized as certified Angus beef. Because the majority of the beef produced in Brazil is Nellore-based, the objective of this study was to estimate the Nellore genetic contribution over certified Angus beef sold in Brazil using genetic traceability. Two hundred sixty-one certified Angus ribeye steaks were obtained from four different brands in commercial establishments. DNA extraction and genotyping were performed for each sample. Genotype data from purebred Angus and Nellore were also available, generating three datasets: meat samples, Angus, and Nellore. Samples and single nucleotide polymorphism (SNP) markers with call rate lower than 0.90 and duplicated samples were excluded from the analysis for each group. Thus, 75,242 SNPs and 99 samples were unique and remained in the meat sample group. For the genotyped reference groups, Angus had 34,586 SNPs and 71 samples while Nellore had 743,665 SNPs and 1,931 samples. The software Admixture were used for the genetic composition prediction using only SNPs in common across the three groups (29563 SNPs). On average, meat samples presented 57% and 43% of Angus and Nellore genome composition, respectively, with proportions ranging from 28% to 87% of Angus genome. Additionally, a principal components analysis showed a clear separation between Nellore and Angus population, whereas the evaluated meat samples were clustered between the two groups. In conclusion, certified Angus beef sold in Brazil have a great contribution of Nellore and some samples had lower Angus contribution than the expected by the certification.
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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 | 0,001 | 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 ».