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Enregistrement W1579647314 · doi:10.2147/vmrr.s63536

Emerging insights into the genetic basis of canine hip dysplasia

2015· review· en· W1579647314 sur OpenAlexaboutno aff
Mário Ginja, Ana Rita Gaspar, Catarina Ginja

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine Research and Reports · 2015
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaCollege of Veterinary Medicine, Cornell UniversityEuropean Commission
Mots-clésHip dysplasiaDysplasiaOffspringMedicineRadiographyBiologyGeneticsInternal medicineSurgeryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine hip dysplasia (CHD) is the most common inherited polygenic orthopedic trait in dogs with the phenotype influenced also by environmental factors. This trait was described in the dog in 1935 and leads to a debilitating secondary hip osteoarthritis. The diagnosis is confirmed radiographically by evaluating signs of degenerative joint disease, incongruence, and/or passive hip joint laxity. There is no ideal medical or surgical treatment so prevention based on controlled breeding is the optimal approach. The definitive CHD diagnosis based on radiographic examination involves the exposure to ionizing radiation under general anesthesia or heavy sedation but the image does not reveal the underlying genetic quality of the dog. Phenotypic expression of CHD is modified by environmental factors and dogs with a normal phenotype can be carriers of some mutations and transmit these genes to their offspring. Programs based on selection of dogs with better individual phenotypes for breeding are effective when strictly applied but remain inferior to the selection of dogs based on estimation of breeding values. Molecular studies for dissecting the genetic basis of CHD are ongoing, but progress has been slow. In the future, the recommended method to improve hip quality in controlled breeding schemes, which will allow higher selection pressure, would be based on the estimation of the genomic breeding value. Since 2012, a commercial DNA test has been available for Labrador Retrievers using a blood sample and provides a probability for development of CHD but we await evidence that this test reduces the incidence or severity of CHD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,285
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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