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Enregistrement W2137350999

Investigation of Blood Protein Polymorphism and Estimation of Genetic Distances in Some Dog Breeds in Turkey

2004· article· en· W2137350999 sur OpenAlexaboutno aff
Metin Erdoğan, Ceyhan Özbeyaz

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymorphism (computer science)EstimationBiologyGeneticsVeterinary medicineGeographyGenotypeMedicineEngineeringGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phylogenetic relationships in some Turkish dog breeds were investigated to determine protein polymorphisms by electrophoretic analysis. Blood samples were collected from 276 dogs including the Kangal, Akbash and German Shepherd as well as Doberman Pinscher, Setter, Pointer and Labrador breeds. Enzymes and proteins were separated electrophoretically using isoelectrofocusing gel, starch gel and polyacrylamide gel. Polymorphism on albumin (Alb), postalbumin-1 (Poa-1), postalbumin-3 (Poa-3), transferrin (Tf), and esterase (ArE) loci was detected, while no polymorphism was observed on the hemoglobin (Hb) locus. These polymorphisms were used to estimate the average heterozygosity value (h-s), F-statistics and the number of gene flow in each generation (Nm). The genetic distances (dij) were also compared among these dog breeds. Average heterozygosity values were in the range 0.32 (Doberman Pinscher) to 0.41 (Kangal Shepherd), and significant differences in heterozygosity were found among the breeds (P < 0.05). F~ISw, F~ITw and F~STw values were estimated as 0.085, 0.083 and 0.160, respectively, for whole loci in the breeds and these values were significant at P < 0.001. The estimated values of genetic distance in populations other than the Setter breed were between 0.013 and 0.242. Cluster analysis (UPGMA) results showed that the Pointer and Akbash breeds formed a cluster and then the German Shepherd joined this cluster. Finally, the Labrador breed also joined this cluster. However, the Doberman and Kangal Shepherd breeds formed a different cluster. The Setter breed did not join either and formed its own cluster. The formation of 2 distinct clusters in Kangal and Akbash Shepherd dogs reveals that these breeds have different genetic structures in terms of the investigated loci and they were not closely related to each other.

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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,440

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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