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Enregistrement W2551584398 · doi:10.5281/zenodo.7220285

PARENTAGE TESTING IN DIFFERENT BREEDS OF DOGS USING MICROSATELLITE MARKERS

2022· article· en· W2551584398 sur OpenAlexaboutno aff
M. Parthiban, G. Nireesha, K.S. Aarthi, A. Palanisammi

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Council of Agricultural Research
Mots-clésMicrosatelliteBiologyEvolutionary biologyGeneticsAlleleGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A total of 45 blood samples from progeny and the putative parents were tested for parentage analysis using a panel of microsatellite markers (short tandem repeats). Six breeds of dogs were represented viz. German shepherd, Dalmatian, Labrador, Great Dane, Boxer and Lhasa Apso in this study for genotype analysis. Ten different microsatellite marker loci were amplified by multiplex PCR. The multiplex PCR products were run in genetic analyzer. The data were analyzed using gene mapper software to measure the allele size. Such measured allele size was compared to determine whether there are matches between the progeny and the putative parents. In conclusion, short tandem repeats uniformly distributed in the genome was found to be highly polymorphic and can be used as molecular tool for parentage testing in dogs of different breeds. Key words: microsatellite markers, dog parentage, multiplex PCR.. REFERENCES Hearne, C.M., Ghosh, S., Todd J.A.1992. Microsatellites for linkage analysis of genetic traits. Trends genet. 8:288–294. Ichikawa, Y. Takagi, K. Tsumagari, S. Ishihama, K. Morita, M. Kanemaki, M. Takeishi, M. and Takahashi, H. (2001). Canine parentage testing based on microsatellite polymorphisms. J vet. Med. sci. 63:1209-1213. Jeffreys, A.J. Wilson, V. and Thein, S.L. (1985): Individual-specific fingerprints of human DNA. Nature, 316(6023):76–79. Muller, S. Flekna, G., Muller, M., Brem, G. 1999. Use of canine microsatellite polymorphisms in forensic examinations. J. Hered. 90:55-56. Nakamura, Y., Leppert, M., O'Connell, P., Wolff, R., Holm, T., Culver, M., Martin, C., Fujimoto, E., Hoff, M., Kumlin, E. 1987. Variable number of tandem repeat (VNTR) markers for human gene mapping. Science. 235.1616-22. Ostrander, E.A. and Robert K. W. 2005. The canine genome. Genome Res. 15: 1706-1716. Stallings, R.L., Ford, A.F., Nelson, D., Torney, D.C., Hildebrand, C.E., Moyzis, R.K. 1991. Evolution and distribution of (GT)n repetitive sequences in mammalian genomes. Genomics. 10(3):807-15. Walsh, P.S., Fildes, N.J., Reynolds, R. 1996. Sequence analysis and characterization of stutter products at the tetranucleotide repeat locus vWA. Nucleic Acids Res. 24: 2807–2812. Zaje, I. 1994. A new method of paternity testing for dogs, based on microsatellite sequences. Vet. Rec. 135: 545-547.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations0
Publié2022
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