Whole‐genome QTL scan for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle using Bayesian shrinkage method
Notice bibliographique
Résumé
Fine mapping of quantitative trait loci (QTL) for 16 ultrasound measurements and carcass merit traits that were collected from 418 hybrid steers was conducted using 1207 SNP markers covering the entire genome. These SNP markers were evaluated using a Bayesian shrinkage estimation method and the empirical critical significant thresholds (α = 0.05 and α = 0.01) were determined by permutation based on 3500 permuted datasets for each trait to control the genome-wide type I error rates. The analyses identified a total of 105 QTLs (p < 0.05) for seven ultrasound measure traits including ultrasound backfat, ultrasound marbling and ultrasound ribeye area and 113 QTLs for seven carcass merit traits of carcass weight, grade fat, average backfat, ribeye area, lean meat yield, marbling and yield grade. Proportion of phenotypic variance accounted for by a single QTL ranged from 0.06% for mean ultrasound backfat to 4.83% for carcass marbling (CMAR) score, while proportion of the phenotypic variance accounted for by all significant (p < 0.05) QTL identified for a single trait ranged from 4.54% for carcass weight to 23.87% for CMAR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».