Inbreeding in Japanese Quail Estimated by Pedigree and Microsatellite Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Accurately estimating inbreeding is important because inbreeding reduces fitness and production traits in populations. We analyzed information from pedigrees and from microsatellite markers to estimate inbreeding in a line of Japanese quail derived from a randombred line (QO) and maintained for 17 generations by pedigreed matings of brothers to groups of sisters. Pedigree data were used to calculate the inbreeding coefficient (F(IT)), which is the level of inbreeding based on a reference ancestor. Data from analysis of 14 microsatellite markers in the inbred and QO lines were used to calculate the population differentiation (F(ST)) of the lines caused by inbreeding. The F(IT) was then calculated as F(IT) = F(IS) + (1 - F(IS)) x F(ST), where F(IS) is the level of inbreeding in the inbred line. Observed heterozygosity from analysis of the microsatellite markers of the QO and inbred lines was 0.43 and 0.21, respectively, and the number of alleles was 3.29 and 1.93, demonstrating a reduction of genetic diversity in the inbred line. The F(IT) of the inbred line calculated from the pedigree and microsatellite marker analyses was 0.69 +/- 0.07 and 0.57 +/- 0.33, respectively. These data suggest that pedigree analysis was more accurate than microsatellite marker analyses for estimating inbreeding in this line of Japanese quail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».