Caracterización de algunos genes candidatos de la adiposidad en cerdos pío negro del País Vasco y "large white"
Notice bibliographique
Résumé
Fatness is a highly heritable quantitative trait strongly influenced by the environment, so only mutations with very large effects are likely to be detected (Keightley, 1995). Breeds with a high adipose development offer an opportunity for this detection. An example is the Basque Black Pied, one of those pig breeds that have lost its productive role during the last century (Iriarte and Alfonso, 2000). The Basque breed exhibited an early and higher adipose development and a higher activity of enzymes responsible for lipid synthesis than selected pig populations (Alfonso et al., 2005). Laval et al. (2000), in a study of pig genetic diversity, indicated that the Basque breed appeared to be the most unique in the set of eleven pig breeds originating from six European countries they analysed. So, the Basque Black Pied can be considered as an interesting pig population to analyse candidate genes of fat tissue development. Several candidate genes, mapped functional genes related to the expression of a trait, have been suggested to explain pig fatness. Four of them are characterised in this work: the Heart Fatty Acid-Binding Protein (H-FABP), the Adipocyte Fatty Acid-Binding Protein (A-FABP), the Porcine Leptin Receptor (LEPR) and the Porcine Leptin (LEP). Associations between them and intramuscular fat content and backfat thickness have been found in different studies (Estany et al., 2002; Gerbens et al., 1998; Gerbens et al., 1999; Kennes et al., 2001).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».