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Enregistrement W2072577204 · doi:10.1046/j.1439-0388.2001.00270.x

A canine linkage map: 39 linkage groups

2001· article· en· W2072577204 sur OpenAlexaff
Frode Lingaas, Tone Aarskaug, John A. Gerlach, Rajiv Juneja, Merete Fredholm, Jeffrey R. Sampson, Nicola M. Suter, N. G. Holmes, M. M. Binns, Edward J. Ryder, W. A. van Haeringen, Patrick J. Venta, J. A. Brouillette, Vilma Yuzbasiyan‐Gurkan, Alan N. Wilton, P. Bredbacka, Mikko Koskinen, S. Dunner, David Parra, S. M. Schmutz, C. Schelling, J. Schläpfer, G. Dolf

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Breeding and Genetics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAlbert-Heim-StiftungMichigan State UniversitySveriges LantbruksuniversitetUniversity of LeicesterAmerican Kennel Club Canine Health FoundationMorris Animal Foundation
Mots-clésLinkage (software)BiologyGenetic linkageGeneticsGenetic linkage mapEvolutionary biologyMicrosatelliteGeneAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A low resolution canine marker map is an important tool in the further advancements in genetic analysis of dog breeds and the control and reduction of the frequency of inherited diseases. This study presents a genetic linkage analysis with 39 linkage groups using 222 polymorphic canine markers based on typing in the International DogMap reference families, consisting of 129 Beagle and German Shepherd dogs. Of these 39 linkage groups, 14 have been assigned to canine chromosomes by fluorescence in-situ hybridization (FISH). These results are a further refinement on the first linkage groups from the International DogMap collaboration and represent a continuing collaboration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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