Assessing the impact of genomic selection against hip dysplasia in the<scp>L</scp>abrador<scp>R</scp>etriever dog
Notice bibliographique
Résumé
Many purebred dogs exhibit a higher prevalence of inherited diseases compared with non-purebred dogs. One of the most popular breeds in the UK is the Labrador Retriever, which has a high prevalence of hip dysplasia resulting in high costs for surgical operations and impaired animal welfare. Considering the many complications of highly managed populations, mainly due to breeder's conventions and the resulting population structure, is of great importance for the proper development of a strategy against the disease. In this study, we have compared the utilities and performances of both genomic and phenotypic selection against hip dysplasia in a simulated population with the characteristics of the British Veterinary Association and Kennel Club (BV /KC) hip dysplasia scheme. The results confirm the potential benefits of genomic selection by showing a moderate increase of 1.15-fold (assuming a realistic accuracy of r(2) = 0.5) in response to selection due to the higher accuracy (between 0.96- and 1.32-fold, considering 0.35 ≤ r(2) ≤ 0.7) and more than a threefold increase when all the offspring in each litter are tested (between 3.25- and 4.55-fold, again considering 0.35 ≤ r(2) ≤ 0.7).
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».