Whole‐genome QTL scan for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle using Bayesian shrinkage method
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
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.
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.
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