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Enregistrement W2013439325 · doi:10.5539/jas.v3n2p213

Partitioning of General and Specific Combining Ability Effects for Estimating Maternal and Reciprocal Effects

2011· article· en· W2013439325 sur OpenAlexvenueno aff
G. Mahgoub

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocalDiallel crossMaternal effectReciprocal crossStatisticsInteractionEstimationMathematicsBiologyGeneticsEngineeringHybrid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

General and specific combining ability effects were partitioned according to a proposed model to estimate general and specific combining ability effects for each parent when it is used as a female or a male in its hybrid combinations. A working example includes a full-diallel among eight parents was used so that all possible hybrid combinations were included. The objectives of this study were: (1) to compare the GCA and SCA effects before and after partitioning, (2) to evaluate the relative contribution of each parent to its cross combination when it is used as a male or female parent, (3) to estimate maternal effects in the form of GCA and SCA effects, and (4) to estimate the relationship between maternal and reciprocal effects. Results revealed that estimated GCA effects according to Griffing’s method is equal to the average of GCA effects of each parent, after partitioning, when it is used as a male and a female in its hybrid combinations. In addition, the average of the difference between female and male GCA effects would provide precise estimation of the maternal effect. This would prove that maternal effect provides precise estimation to the favorable alleles, which is mainly additive. The SCA effects calculated according to Griffing’s method is the average of SCA effects of each cross and its reciprocal. The average of the difference between SCA effects of each cross and its reciprocal, according to the proposed model, is equal to the reciprocal effect. This would prove that reciprocal effect provides precise estimation to the interaction effect between nuclear and cytoplasmic genes given that the interaction between male and female alleles inside the nucleus of the cross is similar to its reciprocal hybrid.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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