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Enregistrement W2052057565 · doi:10.1111/j.1095-8649.2010.02881.x

The genetic architecture of embryonic developmental rate and genetic covariation with age at maturation in rainbow trout <i>Oncorhynchus mykiss</i>

2011· article· en· W2052057565 sur OpenAlexaff
Anne A. Easton, Hooman K. Moghadam, Roy G. Danzmann, Moira M. Ferguson

Notice bibliographique

RevueJournal of Fish Biology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRainbow troutGenetic architectureQuantitative trait locusGeneticsDiallel crossMicrosatelliteEpistasisGenetic linkageHatchingGenetic variationAlleleEvolutionary biologyGeneEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic architecture underlying variation in embryonic developmental rate (DR) and genetic covariation with age of maturation (MAT) was investigated in rainbow trout Oncorhynchus mykiss. Highly significant additive parental effects and more limited evidence of epistatic effects on progeny hatching time were detected in three diallel sets of families. Genome scans with an average of 142 microsatellite loci from all 29 linkage groups in two families detected significant quantitative trait loci (QTL) for developmental rate on RT-8 and RT-30 with genome-wide and chromosome-wide effects, respectively. The QTL on linkage group RT-8 explained 23·7% of the phenotypic variation and supports results from previous studies. The co-localization of QTL for both DR and MAT to several linkage groups and the observation that alleles associated with faster developmental rate were found significantly more often in early maturing rather than typical and later maturing male ancestors supports the hypothesis of genetic covariation between DR and MAT. The maturation background and schedule of additional sires, however, did not have a consistent association with their progeny hatching times, suggesting that other genetic, environmental and physiological effects contribute to variation in these life-history traits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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