The sequence of the bovine cysteine‐ and histidine‐rich cytoplasmic gene: EST puzzle solving by comparative assembly and confirmation by genomic sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Summary A simple, yet comprehensive comparative mapping approach on how to mine the current GenBank database in order to facilitate the gene and quantitative trait locus (QTL) mapping in livestock species is described. Using this method, the bovine cysteine‐ and histidine‐rich cytoplasmic protein (CYHR1) gene was characterized. The cDNA sequence of the bovine CYHR1 was determined using public expressed sequence tag (EST) puzzle solving and its genomic organization was identified by sequencing. A BLAST search against the human genome sequences indicated that the bovine CYHR1 gene tentatively contains at least three exons and two introns, spanning approximately 4 kb in the bovine genome. A total of 149 and 155 cows with high or low estimated breeding values (EBVs) in protein yield were genotyped on a G/A polymorphism in intron 1 by polymerase chain reaction restriction fragment length polymorphism (PCR‐RFLP) technique with digestion of restriction enzyme NlaIII. This substitution had no significant effects on protein yield in Canadian Holstein cattle, yet could be used as a marker for additional haplotype analysis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».