A Role of Multi-Omics Technologies in Sheep and Goat Meats: Progress and Way Ahead
Notice bibliographique
Résumé
Sheep and goat meats are increasingly popular worldwide due to their superior nutritional properties and distinctive flavor profiles. In recent decades, substantial progress in meat science has facilitated in-depth examinations of ovine and caprine muscle development during the antemortem phase, as well as post-mortem changes influencing meat attributes. To elucidate the intrinsic molecular mechanisms and identify potential biomarkers associated with meat quality, the methodologies employed have evolved from traditional physicochemical parameters (such as color, tenderness, water holding capacity, flavor, and pH) to some cutting-edge omics technologies, including transcriptomics, proteomics, and metabolomics approaches. This review provides a comprehensive analysis of multi-omics techniques and their applications in unraveling sheep and goat meat quality attributes. In addition, the challenges and future perspectives associated with implementing multi-omics technologies in this area of study are discussed. Multi-omics tools can contribute to deciphering the molecular mechanism responsible for the altered the meat quality of sheep and goats across transcriptomic, proteomic, and metabolomic dimensions. The application of multi-omics technologies holds great potential in exploring and identifying biomarkers for meat quality and quality control, thereby promoting the optimization of production processes in the sheep and goat meat industry.
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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) | 0,001 | 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 ».