Contribution of intramuscular connective tissue and its structural components on meat tenderness-revisited: a review
Notice bibliographique
Résumé
The tenderness of meat influences consumers' perceptions of its quality. Meat tenderness is a key quality characteristic that influences consumer satisfaction, repeat purchases, and willingness to pay higher prices for meat. Muscle fibers, connective tissues, and adipocytes are the main structural components of meat that contribute to its tenderness and texture. In the present review, we have focused on the role of connective tissue and its components in meat tenderness, specifically perimysial intramuscular connective tissue (IMCT) and its concept as an immutable "background toughness." The collagen contribution to cooked meat toughness can be altered by animal diet, compensatory growth, slaughter age, aging, and cooking. As well, progressive thickening of the perimysium leads to a progressive increase in shear force values in beef, pork, chicken, and this may occur prior to adipocyte formation as cattle finish in feedlots. Conversely, adipocyte accumulation in the perimysium can decrease cooked meat shear force, suggesting that the contribution of IMCT to meat toughness is complex and driven by both collagen structure and content. This review provides a theoretical foundation of information to modify IMCT components to improve meat tenderness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».