Estimation of genetic parameters for hip dysplasia in Czech Labrador Retrievers
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to estimate the genetic parameters, genetic trends and breeding values using linear model (LM) and threshold model (TM) for the development of hip dysplasia (HD) in Labrador Retrievers in the Czech Republic (n = 3151). The right and left hip joints were evaluated separately using the Fédération Cynologique Internationale scoring system. Four linear and four TMs were tested for the correct estimation of genetic parameters. All the tested models utilized fixed effects of sex, assessor, year of birth, regression of age at evaluation, random direct genetic effects and the effect of the animals' permanent environments. The models differed in the inclusion of the following effects: fixed effects of regression of inbreeding coefficient, random maternal effect and random effect of the maternal permanent environment. Compared to the TM, the LM provided lower coefficients of direct (0.25-0.29 versus 0.26-0.35) and maternal heritability (0.01-0.02 versus 0.03-0.05), repeatability (0.76-0.77 versus 0.78-0.83) and of the correlation between direct and maternal effects (-0.55 to -0.21 versus -0.80 to -0.27). In the tested models, no statistical significance was found for fixed regression of inbreeding coefficients or for the random effect of the permanent maternal environment. In spite of the similarity of the LM and TM results, the TM is recommended as the more suitable model for estimating genetic parameters and subsequent breeding values for HD in Labrador Retrievers in the Czech Republic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».