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Enregistrement W2019208485 · doi:10.4141/cjas2011-046

An evaluation of corticotropin-releasing hormone and leptin SNPs relative to cattle behaviour

2011· article· en· W2019208485 sur OpenAlexafffundvenue
Keith Pugh, J. M. Stookey, Fiona Buchanan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLeptinCorticotropin-releasing hormoneSingle-nucleotide polymorphismSNPInternal medicineEndocrinologyHormoneBiologyBeef cattleGenotypeTemperamentGeneticsGeneMedicinePsychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pugh, K. A., Stookey, J. M. and Buchanan, F. C. 2011. An evaluation of corticotropin-releasing hormone and leptin SNPs relative to cattle behaviour. Can. J. Anim. Sci. 91: 562–572. The purpose of this study was to identify associations between single nucleotide polymorphisms (SNPs) in two genes involved in the hypothalamic-pituitary-adrenal axis and growth, namely corticotropin-releasing hormone (CRH), and leptin (LEP), and measurements of temperament in beef cattle. Four hundred crossbred beef steers were evaluated upon entry into a beef facility using several different measurements of response to handling: subjective score (SS), strain gauge (SG), movement measurement device (MMD) and exit time (ET). The steers were genotyped at the CRH 22C>G, CRH 240C>G and LEP 73C>T SNPs by PCR-RFLP. The SNP genotypes and two-way interactions between LEP and each CRH SNP were analyzed as effects on the various temperament measurements. We found interactions between CRH 22C>G and LEP and CRH 240C>G and LEP with SG. Within this interaction there appears to be a positive effect of one CRH allele (C) within LEP TT animals while in LEP CC the other CRH allele (G) had a positive effect. These interactions, especially between CRH 22C>G and LEP, needs to be confirmed in other populations of beef cattle. It may be possible in the future to select for temperament alongside production goals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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