Regarding the prediction of shear f

Regarding the prediction of shear force at 16 days ageing, R2 and
RMSECV of 0.81 and 0.62 kg, respectively, were reported in this study
after applying SNV-D to the raw spectra. Nevertheless,when comparing
the RMSECV to SD of the reference samples, the RPD (1.70) was not high
enough to meet the requirements for analytical purposes (Williams, 2001,
2008). This could, again, be attributed to the sample treatment prior to
spectra collection, since the muscle structure and fibre arrangements
are severely altered during grinding. Ripoll, Albertí, Panea, Olleta, and
Sañudo (2008) and Prieto et al. (2008) also failed to predict WB shear
force in beef (R2 = 0.74 and 0.45; RPD = 1.44 and 1.18; respectively).
Conversely, Meullenet, Jonville, Grezes, and Owens (2004) found high
NIRS predictability for WB shear force in poultry meat samples (R2 =
0.92, RPD = 2.16), probably because in that study meat samples were
scanned in the intact form instead of being homogenized. Nevertheless,
Yancey, Apple, Meullenet, and Sawyer (2010) and De Marchi et al.
(2013) did not observe accurate predictions in beef, even when
collecting NIR spectra on intact samples. This suggests that more factors
have influence on shear force prediction such as differences between
species, different muscles, and heterogeneity of muscle tissue in beef,
which can cause a high variability of WB shear force reference values
within the same muscle, hence increasing the difficulty of NIRS prediction
of this parameter. Nevertheless, the potential of NIR spectroscopy
for online classification of beef carcasses for longissimus tenderness has
been shown by,who pointed out that this technology could facilitate tenderness-based
beef merchandising systems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เกี่ยวกับคำทำนายของแรงเฉือนที่ 16 วันอายุ R2 และRMSECV 0.81 และ 0.62 กก. ตามลำดับ มีรายงานในการศึกษานี้หลังจากใช้ SNV D กับแรมสเป็คตราดิบ อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบRMSECV กับ SD ตัวอย่างอ้างอิง RPD (1.70) ไม่สูงพอที่จะตอบสนองความต้องการแบบ (วิลเลียมส์ 20012008) งานนี้ได้ อีก เกิดจากการรักษาตัวอย่างก่อนคอลเลกชันแรมสเป็คตรา ตั้งแต่จัดเรียงโครงสร้างและเส้นใยกล้ามเนื้ออย่างร้ายแรงจะเปลี่ยนแปลงในระหว่างการบด Ripoll, Albertí, Panea, Olleta และSañudo (2008) และใน et al. (2008) ยังไม่สามารถทำนายเฉือน WBบังคับในเนื้อ (R2 = 0.74 และ 0.45 RPD = 1.44 และ 1.18 ตามลำดับ)ในทางกลับกัน Meullenet, Jonville, Grezes และ Owens (2004) พบสูงคุณภาพแอพพลิเคชันสำหรับแรงเฉือน WB ในตัวอย่างเนื้อสัตว์ปีก (R2 =RPD 0.92 = 2.16), อาจเป็น เพราะในการศึกษานั้น เนื้อตัวอย่างได้สแกนในฟอร์มเหมือนเดิมแทนการ homogenized เป็นกลุ่ม อย่างไรก็ตามYancey, Apple, Meullenet และ Sawyer (2010) และเด Marchi et al(2013) ได้สังเกตคาดคะเนแม่นยำในเนื้อ แม้รวบรวมแรมสเป็คตรา NIR ในตัวอย่างเหมือนเดิม นี้แนะนำว่า เพิ่มเติมปัจจัยมีผลต่อการคาดเดาแรงเฉือนเช่นความแตกต่างระหว่างสปีชีส์ กล้ามเนื้อแตกต่างกัน และ heterogeneity ของกล้ามเนื้อในเนื้อซึ่งสามารถทำให้ความแปรผันสูงของแรงเฉือน WB ค่าอ้างอิงภายในกล้ามเนื้อเดียวกัน จึงเพิ่มความยากของการคาดการณ์คุณภาพของพารามิเตอร์นี้ อย่างไรก็ตาม ศักยภาพของ NIR กการจัดออนไลน์ของซากเนื้อสำหรับ longissimus เจ็บได้การแสดง ซึ่งชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยประคองอยู่เนื้อจัดระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เกี่ยวกับการคาดการณ์ของแรงเฉือนที่ 16 วันริ้วรอย, R2 และ
RMSECV 0.81 และ 0.62 กก. ตามลำดับได้รับรายงานในการศึกษาครั้งนี้
หลังจากที่ใช้ SNV-D เพื่อสเปกตรัมดิบ อย่างไรก็ตามเมื่อเปรียบเทียบ
RMSECV ไปยังการ์ด SD ของตัวอย่างอ้างอิง RPD (1.70) ไม่สูง
พอที่จะตอบสนองความต้องการสำหรับการวิเคราะห์ (วิลเลียมส์, 2001,
2008) ซึ่งอาจอีกครั้งนำมาประกอบกับการรักษาตัวอย่างก่อนที่จะมี
การเก็บรวบรวมสเปกตรัมเนื่องจากโครงสร้างของกล้ามเนื้อและการเตรียมเส้นใย
มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรุนแรงในระหว่างการบด Ripoll, อัลเบอร์ Panea, Olleta และ
Sañudo (2008) และฆีและคณะ (2008) นอกจากนี้ยังล้มเหลวในการทำนายเฉือน WB
บังคับใช้ในเนื้อวัว (R2 = 0.74 และ 0.45; RPD = 1.44 และ 1.18 ตามลำดับ).
ตรงกันข้าม Meullenet, Jonville, กรีสและ Owens (2004) พบสูง
คาดการณ์ NIRS สำหรับแรงเฉือน WB ใน ตัวอย่างเนื้อสัตว์ปีก (R2 =
0.92, RPD = 2.16) อาจจะเป็นเพราะในการที่กลุ่มตัวอย่างเนื้อการศึกษาได้รับการ
สแกนในรูปแบบเหมือนเดิมแทนที่จะถูกหดหาย อย่างไรก็ตาม
Yancey, แอปเปิ้ล, Meullenet และซอว์เยอร์ (2010) และ De Marchi et al.
(2013) ไม่ได้สังเกตเห็นการคาดการณ์ที่ถูกต้องในเนื้อแม้ในขณะที่
การจัดเก็บภาษีสเปกตรัม NIR ตัวอย่างเหมือนเดิม นี้แสดงให้เห็นว่าปัจจัยอื่น ๆ
มีอิทธิพลต่อการทำนายแรงเฉือนเช่นความแตกต่างระหว่าง
สายพันธุ์ที่แตกต่างกันของกล้ามเนื้อและเซลล์สืบพันธุ์ของเนื้อเยื่อของกล้ามเนื้อในเนื้อวัว
ซึ่งอาจทำให้เกิดความแปรปรวนสูงของแรงเฉือน WB ค่าอ้างอิง
ภายในกล้ามเนื้อเดียวกันจึงเพิ่มความยากของ ทำนาย NIRS
ของพารามิเตอร์นี้ อย่างไรก็ตามศักยภาพของสเปคโทร NIR
สำหรับการจำแนกออนไลน์ของซากเนื้อนุ่มสำหรับ longissimus ได้
รับการแสดงโดยผู้ที่ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้สามารถอำนวยความสะดวกความอ่อนโยนที่ใช้
ระบบการขายสินค้าเนื้อวัว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เกี่ยวกับคำทำนายของแรงเฉือนที่ 16 และวันผู้สูงอายุ , R2
rmsecv 0.81 และ 0.62 กิโลกรัม ตามลำดับ ในการศึกษานี้พบว่าหลังจากใช้ไป snv-d
นี้ดิบ อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบ
rmsecv SD ของการอ้างอิงตัวอย่าง ร์แพด ( 1.70 ) คือไม่สูง
พอที่จะตอบสนองความต้องการเพื่อวัตถุประสงค์เชิงวิเคราะห์ ( Williams , 2001
2008 ) นี้ อีกครั้งเกิดจากการรวบรวมตัวอย่างก่อน

นี้ เนื่องจากโครงสร้างของกล้ามเนื้อและเส้นใยจัดเรียง
จะรุนแรงการเปลี่ยนแปลงในระหว่างการบด รีปอย อัลเบิร์ตมาร์ตินพาเน่ , ,
olleta และซาเมืองโด ( 2008 ) และ ี้ ปรีเ ต et al . ( 2008 ) ยังไม่สามารถทำนาย WB เฉือน
แรงในเนื้อ ( R2 = 0.74 และ 0.45 ; ร์แพด = 1.44 และ 4 ตามลำดับ ) .
ในทางกลับกัน meullenet jonville grezes , , ,โอเว่น ( 2004 ) และพบสูง
nirs การคาดการณ์สำหรับ WB แรงเฉือนในตัวอย่างเนื้อสัตว์ปีก ( R2 =
0.92 , ร์แพด = 2.16 ) อาจเป็นเพราะในตัวอย่างเนื้อศึกษา
สแกนในรูปแบบเหมือนเดิม แทนที่จะถูกบด . โดย
แยนซีย์ , แอปเปิ้ล , meullenet และซอว์เยอร์ ( 2010 ) และ เดอ มาร์ช et al .
( 2013 ) ไม่ได้สังเกต คาดคะเนที่ถูกต้องในเนื้อ แม้เมื่อ
เก็บค่าสเปกตรัมตัวอย่างครบถ้วน นี้แสดงให้เห็นว่าปัจจัยอีก
มีอิทธิพลต่อแรงเฉือน ทำนาย เช่น ความแตกต่างระหว่าง
ชนิดกล้ามเนื้อที่แตกต่างกันและความหลากหลายของกล้ามเนื้อเยื่อในเนื้อ ซึ่งสามารถทำให้เกิดความแปรปรวนสูง

แรงเฉือนของ WB ค่าอ้างอิงภายในกล้ามเนื้อเดียวกัน จึงเพิ่มความยากของ nirs ทำนาย
ของพารามิเตอร์นี้ อย่างไรก็ตามศักยภาพของ NIR สเปกโทรสโกปี
ออนไลน์สำหรับการจำแนกซากเนื้อนุ่มมีโค
ถูกแสดง โดย ที่ชี้ให้เห็นว่า เทคโนโลยีนี้สามารถอำนวยความสะดวกในความอ่อนโยนจาก
เนื้อสินค้าระบบ