Relationship of physiological resilience to weaning stress and NR3C1 expression to carcass merit and pork quality
Notice bibliographique
Résumé
Pre-slaughter stress due to transportation, fighting between animals, or lairage time can have a negative impact on meat quality. However, it is unknown if post-natal early-life stress influences carcass merit or pork quality. Given that weaning is a major stressor, this study aimed to examine if gilt piglets exhibiting divergent stress response patterns (resilient or vulnerable) at weaning had differences in carcass or meat quality traits as well as underlying molecular differences in cortisol receptors (NR3C1, NR3C2). Stress resilient gilts exhibited significantly lower live weights at slaughter ( P = 0.045) and smaller loin muscle area ( P = 0.008) than stress vulnerable gilts. Additionally, several associations were observed between tissue-specific transcript abundance and meat quality traits. Lower NR3C1 transcript abundance in subcutaneous adipose was significantly associated with higher marbling score ( P = 0.028), higher 45 min pH ( P = 0.012), greater pH decline ( P = 0.003), higher subjective color score ( P = 0.027), and higher Minolta L* values ( P = 0.049). In conclusion, this study indicates weaning stress is not associated with substantive differences in carcass merit or meat quality, and revealed insights into potential molecular mechanisms by which stress affects meat quality through adipose-specific expression of the glucocorticoid and mineralocorticoid receptors.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».