利用超声或胴体数据预测肉牛零售产品和可修剪脂肪( Prediction of retail product and trimmable fat in beef cattle using ultrasound or carcass data )

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最广泛使用的预测肉牛四个主要品种零售产品百分比的系统是USDA产量等级。本研究的目的是确定是否可以使用常规超声测量和额外的臀部测量来更准确地预测来自四头猪的瘦肉百分比，而不是进入USDA产量等级方程的胴体测量。本研究利用市场牛(n=471)由安格斯公牛、安格斯转向牛和杂交转向牛组成。每只胴体的右侧被制成零售切割、瘦肉、脂肪和骨头；记录各组分的重量。然后用侧重的百分比表示来自四个主要产品的零售产品的百分比。收集的传统胴体测量值为：1）热胴体重(HCW)、2)12-13肋脂肪厚度(CFAT)、3)12-13肋肋骨面积(CREA)和4）%肾、骨盆和心脂肪(KPH)。采收前7天内采集的活体动物超声测量值为：1）扫描重量(SCANWT)、2)12-13肋骨脂肪厚度(UFAT)、3)12-13肋骨肋部面积(UREA)、4)臀部股二头肌末端皮下脂肪厚度（参考点）(URFAT)、5)参考点下臀中肌深度(URDEPTH)、6)参考点前臀中肌面积(URAREA)。采用逐步回归的方法建立了基于胴体测量和超声测量的四种主要动物零售产品百分比的预测模型，并对模型进行了比较。胴体数据的显著测度(P<0.001)为CFAT、KPH和CREA，模型R2=0.297。UFAT、UREA、SCANWT、URDEPTH对超声数据有显著性意义(P<0.001),模型R2=0.448。本研究还验证了以前报道的10个方程(n=8)或以前报道的一个方程的修正(n=2)来预测肉牛零售产品的百分比。这些方程式的验证包括报告每个方程式的R2、均方根误差和p值。

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