Genetic analyses of elbow and hip dysplasia in the German shepherd dog
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Results from radiographic screening for canine hip dysplasia (CHD) and elbow dysplasia (CED) of 48 367 German shepherd dogs born in 2001-07 were used for the population genetic analyses. Available information included CHD scores for 47 730 dogs, CED scores for 28 011 dogs and detailed veterinary diagnoses of primary ED lesions for a subsample of 18 899 dogs. Quasi-continuous traits were CHD, CED and cases of CED without radiographically visible primary lesion (CED-ARTH). Binary coding was used for fragmented medial coronoid process of the ulna (FCP), borderline findings and mild to severe signs of dysplasia in hip and elbow joints. Genetic parameters were estimated in univariate threshold and multivariate linear and mixed linear-threshold models using Gibbs sampling. Correlations between univariately predicted breeding values (BV) indicated genetic differences between borderline and affected disease status for both CHD (r(BV) = 0.5) and CED (r(BV) = 0.3). Multivariate genetic analyses with separate consideration of borderline findings revealed moderate heritabilities of 0.2-0.3 for the quasi-continuous traits with positive additive genetic correlation of 0.3 between CHD and both CED and CED-ARTH. For FCP, heritability of 0.6 and additive genetic correlations of +0.1 to CHD and -0.1 to CED-ARTH were estimated. Results supported the relevant genetic determination of CHD and CED, argued for both diseases against interpretation of borderline findings as healthy and implied genetic heterogeneity of CED. Accordingly, future breeding strategies to reduce the prevalences of CHD and CED in the German shepherd dog should be most efficient when based on BV from multivariate genetic evaluation for CHD, CED-ARTH and FCP with use of the whole scale of categories for classification of CHD and CED.
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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 découle