MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414831421 · doi:10.1093/jas/skaf300.145

80 Biochar as a broadly applicable dietary treatment for the prevention of boar taint.

2025· article· en· W4414831421 sur OpenAlexaffabout
Melissa Parent, Christine Bone, E. James Squires

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndrostenoneBoar taintSkatoleBOARLarge whiteMaturity (psychological)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boar taint is a meat quality issue of off-odour and flavour in heated pork products from intact male pigs, due to the accumulation of androstenone and skatole in the fat. There are many physiological pathways that contribute to boar taint development, depending on the age, genetics and environment of the animal. Maturity status may also influence boar taint development and is assessed through plasma estrone sulfate (E1S) levels. Our previous work showed that a 5% inclusion of biochar in the diet will prevent boar taint in a subset of slaughter weight boars, but it is unclear if this treatment is broadly applicable across genetic lines. Therefore, the objective was to compare the success of biochar treatment in two genetic lines of boars and assess if treatment response relates to maturity status. This was done using (n=17) Alliance Genetics Canada (AGC) boars and (n=52) Pig Improvement Company (PIC) boars, all of which were 3-way [(Yorkshire x Landrace) x Duroc] cross boars at a starting weight of 73.20 ± 1.19 kg. All animals were fed a 5% biochar diet for a 4-week treatment period, followed by a 2-week recovery period on a standard finisher diet. Plasma samples were collected weekly to assess maturity status through an E1S radioimmunoassay. Backfat biopsies were performed bi-weekly and used to quantify fat androstenone using an androstenone-specific enzyme-linked immunosorbent assay. Repeated-measures 2-way ANOVAs were performed using SAS to evaluate changes in androstenone levels and maturity status over the trial and to compare results between the two genetic lines. We identified three distinct boar taint phenotypes, low boar taint animals that do not require treatment, high boar taint boars that respond positively to treatment, and high boar taint boars that do not respond to treatment. 47% of AGC boars had low boar taint, compared to 71% in the PIC line. In high boar taint animals treated with biochar, 90% of AGC boars and 67% of PIC boars responded to treatment. In positive responders, the concentration of fat androstenone was similar between both genetic lines at all time points during the trial (p >0.05). Maturity status within the three boar taint phenotypes was examined in both genetic lines (Figure 1). Early maturing boars were identified in all three boar taint phenotypes, while late maturing boars either had low boar taint or responded positively to biochar treatment. These findings suggest that biochar treatment is a broadly applicable treatment for boar taint, as it is similarly effective in two genetic lines. Additionally, the response to biochar treatment is affected by maturity status, which may help to identify animals that respond favourably to biochar treatment and allow for the administration of biochar treatment in a targeted manner.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetMeat and Animal Product QualityTravaux en français237 207