Understanding the underlying genetics of primal lean meat yield traits in Canadian commercial beef
Notice bibliographique
Résumé
Multiple investigations were undertaken to evaluate the effects of different factors on primal lean meat yield traits including: i) the effects of production factors, such as calf-fed and yearling-fed production systems (PS), the use of implant strategies, and their interactions along with breed composition, on individual beef primal tissue composition (i.e., lean, fat, and bone); (ii) estimation of phenotypic correlations and genetic parameters, such as heritability and genetic correlations of primal tissue component traits, i.e., lean and fat tissue; and (iii) identification of relevant genomic regions and candidate genes associated with total carcass and individual primal lean content in the Canadian commercial crossbred beef cattle population. The results showed that PS × implant (IMP) interaction affected marbling and primal weights but had no significant effect on the lean or fat content of any primal or total carcass. Redundancy analyses (RDA) demonstrated that lean content from loin was not closely associated with other primals, which could result in a potential effect on the value of grading carcasses using just one primal, which is influenced differently compared with the other primals. The heritability estimates for primal lean and fat traits were also greater than those of primal cut weights. Similarly, genetic correlations were high among the tissue groups while high negative correlations were observed between lean and fat components, implying that lean meat yield (LMY) could be optimized by selecting for one or more tissue component traits without increasing overall carcass fatness. Moreover, actual lean meat yield (ALY) from carcass cut-out data correlated more strongly with primals other than loin, which is the commercially used yield prediction criteria. In addition to that, GWAS indicated that ELY had a large number of genes unrelated to carcass traits while ALY was linked to more genes associated with lean tissue production. Hence, inclusion of primal data into breeding programs can help identify cattle with improved LMY.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».