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Enregistrement W2741891388 · doi:10.1136/vr.104825

Genomic investigation of porcine periweaning failure to thrive syndrome (PFTS)

2018· article· en· W2741891388 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensShared HealthAlberta Livestock and Meat AgencyAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIowa State University
Mots-clésFailure to thriveMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Porcine periweaning failure to thrive syndrome (PFTS) can be defined by anorexia, lethargy, progressive debilitation and compulsive behaviours that occur in seemingly healthy pigs within two to threeweeks of weaning in the absence of any known infectious, nutritional, management or environmental factors. A genetic component has been hypothesised for this syndrome. In the present study, 119 commercial pigs (80 cases and 39 controls) were genotyped with the porcine 80K single nucleotide polymorphism‐chip and were analysed with logistic regression and two Fixation Index‐based approaches. The analyses revealed several regions on chromosomes 1, 3, 6 and 11 with moderate divergence between cases and controls, particularly three haplotypes on SSC3 and 11. The gene‐based analyses of the candidate regions revealed the presence of genes that have been reported to be associated with phenotypes like PFST including depression ( PDE10A ) and intestinal villous atrophy ( CUL4A ). It is important to increase the effort of collecting more samples to improve the power of these analyses.

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 enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,380

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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