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Enregistrement W2515926006 · doi:10.82308/16410

Molecular variants of bovine GH and GHR and their association with milk production traits in Canadian Holstein bulls

2001· article· en· W2515926006 sur OpenAlexaboutno aff
Anantha Srinivasa Babu. Gollapudi

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrowth hormone receptorBiologyLactationDairy cattleGenotypeEndocrinologyAlleleInternal medicineTransversionAnimal scienceGeneticsGeneMutationGrowth hormoneHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In dairy cattle, treatment with exogenous growth hormone (GH) affects growth and function of mammary gland. The actions of GH are mediated via interaction with GH receptors (GHR). The first step in signal transduction is homodimerization of two GHR molecules by GH. This step is critical since mutation in either GH or GHR can block dimerization and thus target cell activation. However, association between milk related traits and combination of GH and GHR variations are not known. Accordingly, DNA genotypes in the GH and GHR genes were investigated for association with milk, fat and protein lactation yields in Holsteins. The marker data were obtained on 873 progeny tested bulls by using PCR-RFLP and PCR-SSCP analysis. There were five markers in GH and three in GHR. Estimated breeding values (EBVs) were obtained from Canadian Dairy Network for milk, fat, and protein lactation yields for the 873 genotyped bulls. There was significant difference among GH6.1 alleles (C-to-G transversion at position 2141) for the milk yield (P < 0.05) and protein yield (p < 0.05). There were significant differences in GHR AluI (A-to-T transversion at -1182) for milk (p < 0.05) and fat (p < 0.05), and GHR StuI (C-to-T transversion at -232) for fat (p < 0.0001) and protein (p < 0.05). Allele frequencies for GH6.1 (C), GHR AluI (A) and GHR StuI (C) alleles in bulls genotyped were 0.95, 0.63 and 0.95, respectively. Bulls with GH6.1 (C/G) genotype had higher milk EBV (p < 0.05) compared to C/C bulls. Bulls with GHR AluI (A/A) genotype had higher milk EBV (p < 0.01) and fat EBVs (p < 0.05). Bulls with StuI (C/C) genotype had higher fat EBV (p < 0.0001) and protein EBV (p < 0.05) compared to StuI (C/T). This study indicates that the combination of GH and GHR markers could serve as a tool to aid in selection for improving milk, fat, and protein production.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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