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Enregistrement W2272418648 · doi:10.1071/rdv28n2ab256

256 GENOMIC EVALUATION OF FERTILITY TRAITS AND DISCOVERY OF HAPLOTYPES THAT AFFECT FERTILITY OF US DAIRY CATTLE

2015· article· en· W2272418648 sur OpenAlexaboutno aff
G.R. Wiggans, D.J. Null, John B. Cole, H.D. Norman

Notice bibliographique

RevueReproduction Fertility and Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSireBiologyFertilityHaplotypeGeneticsPopulationSNP genotypingSingle-nucleotide polymorphismHeritabilityInseminationImputation (statistics)Ice calvingGenotypingGenotypeBiotechnologyPregnancyAnimal scienceDemographyStatisticsLactationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genomic evaluations of dairy cattle became official in the United States in January 2009 for Holsteins and Jerseys, and later for Brown Swiss, Ayrshires, and Guernseys. Up to 33 yield, fitness, calving, and conformation traits are evaluated, and the fertility traits included daughter pregnancy rate and heifer and cow conception rates. Additional fertility traits, such as age at first calving and days from calving to first insemination, also are being studied. Male fertility (sire conception rate) is evaluated phenotypically rather than through genomics. Over 1 million animals have genotypes in the national database, which reflects collaboration with Canada and Europe. Most of the genotypes are from females and are from genotyping chips with <30 000 single nucleotide polymorphisms (SNP). To combine data across chips, genotypes are imputed to a set of >77 000 SNP. The imputation process involves dividing the chromosome into segments of approximately equal length and determining the paternal or maternal origin of the alleles. Because some segments were never homozygous, they were assumed to contain an abnormality that resulted in early embryonic death. If a decrease in sire conception rate could be associated with a bull that was a carrier of such a chromosomal segment, the haplotype was designated as affecting fertility. Once the region was identified, bioinformatic analysis was used to discover the causative variant for many of those haplotypes. Accuracy of genomic evaluations is determined by size of the reference population and heritability of the trait. The reference population for Holsteins includes >180 000 bulls and cows. Because fertility traits have low heritabilities, genomic information is particularly useful in improving evaluation accuracy. Accuracy of fertility evaluations is expected to increase further by discovering causative variants for various aspects of conception and gestation through investigation of sequence data.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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