An International Genetic Survey of Breed-Specific Diseases in Working Dogs from the United States, Israel, and Poland
Notice bibliographique
Résumé
Genetic diseases occur in breeds used for law enforcement. As important team members, dogs are expected to operate at peak performance for several years and are significant investments for both the initial purchase and extensive, specialized training. Previous studies have not focused on causes for retirement or euthanasia as genetic (inherited) versus acquired (environmental). We performed direct mutational analysis for breed-specific conditions on samples from 304 dogs including 267 law enforcement (122 US, 87 Israeli, and 58 Polish) and 37 search and rescue dogs. Genetic testing identified 29% (n = 89) of the dogs tested to be carriers of a genetic mutation and 6% (n = 19) to be at risk for a debilitating inherited condition that may eventually impair the dog's ability to work. At-risk dogs included Labrador Retrievers (n = 4) with exercise-induced collapse, Bloodhounds (n = 2) with degenerative myelopathy (DM), and German Shepherd dogs with DM (n = 12) or leukocyte adhesion deficiency, type III (n = 1). A substantial number of working dogs were shown to be at risk for genetic conditions that may shorten the dog's career. The loss of dogs, due to early retirement or euthanasia, as a result of preventable genetic conditions has an emotional cost to handlers and financial cost to service organizations that can be avoided with genetic screening prior to breeding, buying, or training.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».