Notice bibliographique
Résumé
Since the implementation of genomic evaluations in 2009, Canadian Dairy Network (CDN) has used SNP genotypes to verify the reported parents if genotyped and, when missing or incorrect, to discover the animal's sire and/or dam based on all existing SNP genotypes. To date, for breeds with official genomic evaluations in Canada, CDN has over 1.4M genotypes including 1.2M Holstein, 163,000 Jersey, 29,000 Brown Swiss, 6,000 Ayrshire and 3,000 Guernsey. These genotypes involve 23 different genotype panels, including low (3K-30K), medium (44K-140K) and high (over 600K) density. For parentage analysis, a list of 2,683 SNP in common from the 3K and 50K genotype panels are used as the basis for parentage verification, parentage discovery and for identifying families of genetically identical animals. Using the list of SNP proposed for inclusion in GenoEx-PSE for parentage verification (200) and parentage discovery (additional 675 or 354), it was concluded that the 200 SNP recommended by ISAG for parentage verification performed very well compared to the SNP routinely used by CDN for dairy cattle breeds in Canada. It was also concluded that parentage discovery using either set of additional 675 or 354 SNP also provided accurate results. To avoid a possible misuse of the additional SNP for parentage discovery, the reduced set of 354 SNP, selected from only 10 chromosome, are recommended for GenoEx-PSE due to the higher level of imputation error and lower accuracy of GEBV estimation compared to results based on the additional 675 SNP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».