Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Estimation of lean meat percentage in pig carcass with the use of objective methods with regard to sex

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41210%2F25%3A102539" target="_blank" >RIV/60460709:41210/25:102539 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://cjas.agriculturejournals.cz/pdfs/cjs/2025/09/02.pdf" target="_blank" >https://cjas.agriculturejournals.cz/pdfs/cjs/2025/09/02.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.17221/72/2025-CJAS" target="_blank" >10.17221/72/2025-CJAS</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Estimation of lean meat percentage in pig carcass with the use of objective methods with regard to sex

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the Czech Republic, the pig carcass classification is mandatory in slaughterhouses processing over 200 pigs weekly. As breeding practices evolve to enhance lean meat yield, it is essential to update regression equations used in classification systems. This study presents new regression models for the Fat-O-Meater II (FOM II) device, using computed tomography (CT) as the reference method. Separate equations were developed for barrows, gilts, and boars to improve the accuracy of lean meat percentage (LMC) estimation. To calibrate the CT method, 24 carcasses were selected across a range of backfat thicknesses and sexes. CT scans were performed on chilled left carcass halves, followed by manual dissection to determine the true LMC. A correction model was applied to align the CT-derived LMC with dissection results. Subsequently, 128 carcasses were measured using FOM II and CT to develop sex-specific regression equations using ordinary least squares. The models revealed sex-specific differences in prediction accuracy. Gilts achieved an R2 of 0.66 and RMSEP of 1.35; barrows had higher R2 (0.759) and greater RMSEP (1.46); boars showed the most consistent composition (R2 = 0.734, RMSEP = 1.14). Compared to the standard method, gilts and boars had slightly higher LMC (+0.03% and +0.82%), while barrows had lower LMC (–0.14%). These differences translated into economic impacts, with gains of CZK 1.23 and CZK 4.33 per gilt and boar carcass, respectively, and a loss of CZK 5.55 per barrow carcass. These results support the formulated hypotheses, and the fact that sex-specific calibration enhances classification accuracy and economic efficiency.

  • Název v anglickém jazyce

    Estimation of lean meat percentage in pig carcass with the use of objective methods with regard to sex

  • Popis výsledku anglicky

    In the Czech Republic, the pig carcass classification is mandatory in slaughterhouses processing over 200 pigs weekly. As breeding practices evolve to enhance lean meat yield, it is essential to update regression equations used in classification systems. This study presents new regression models for the Fat-O-Meater II (FOM II) device, using computed tomography (CT) as the reference method. Separate equations were developed for barrows, gilts, and boars to improve the accuracy of lean meat percentage (LMC) estimation. To calibrate the CT method, 24 carcasses were selected across a range of backfat thicknesses and sexes. CT scans were performed on chilled left carcass halves, followed by manual dissection to determine the true LMC. A correction model was applied to align the CT-derived LMC with dissection results. Subsequently, 128 carcasses were measured using FOM II and CT to develop sex-specific regression equations using ordinary least squares. The models revealed sex-specific differences in prediction accuracy. Gilts achieved an R2 of 0.66 and RMSEP of 1.35; barrows had higher R2 (0.759) and greater RMSEP (1.46); boars showed the most consistent composition (R2 = 0.734, RMSEP = 1.14). Compared to the standard method, gilts and boars had slightly higher LMC (+0.03% and +0.82%), while barrows had lower LMC (–0.14%). These differences translated into economic impacts, with gains of CZK 1.23 and CZK 4.33 per gilt and boar carcass, respectively, and a loss of CZK 5.55 per barrow carcass. These results support the formulated hypotheses, and the fact that sex-specific calibration enhances classification accuracy and economic efficiency.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40201 - Animal and dairy science; (Animal biotechnology to be 4.4)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/QK22020132" target="_blank" >QK22020132: Nové metody klasifikace JUT prasat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Czech Journal of Animal Science

  • ISSN

    1212-1819

  • e-ISSN

    1805-9309

  • Svazek periodika

    70

  • Číslo periodika v rámci svazku

    9

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    397-403

  • Kód UT WoS článku

    001587077800003

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105018310934