MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2793729982 · doi:10.1080/00480169.2018.1440652

Heritabilities and genetic trends for elbow score as recorded by the New Zealand Veterinary Association Elbow Dysplasia Scheme (1992–2013) in four breeds of dog

2018· article· en· W2793729982 sur OpenAlexaboutno aff
M Soo, N. López‐Villalobos, Andrew J. Worth

Notice bibliographique

RevueNew Zealand Veterinary Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMassey University
Mots-clésVeterinary medicineElbowMedicineBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To estimate the heritability of the New Zealand Veterinary Association (NZVA) elbow phenotype, obtain estimated breeding values (EBV) for the worst-elbow score and estimate the genetic trends for this trait in four populous breeds of dogs, using the records from the NZVA Canine Elbow Dysplasia Scheme database (1992-2013). METHODS: Overall, 4,070 elbow records from a pedigree of 11,311 dogs were available for animals scored between 1992 and 2013. The worst elbow score between the left and right elbows was identified for each dog and used for EBV analysis. Estimates of heritability and EBV for the elbow score of dogs from German Shepherd dog, Labrador Retriever, Golden Retriever and Rottweiler breeds were obtained using restricted maximum likelihood procedures with a within-breed linear animal model. The model included the fixed effects of sex and birth year, with age at scoring as a covariable, and the random effect of animal. Genetic trends for the worst-elbow score were calculated as the regression coefficient of the EBV, weighted by reliabilities, on year of birth. RESULTS: The estimates of heritability for worst-elbow score were 0.25 (SE 0.06) in German Shepherd dogs, 0.46 (SE 0.06) in Labrador Retrievers, 0.18 (SE 0.07) in Golden Retrievers and 0.29 (SE 0.11) in Rottweilers. The genetic trend for German Shepherd dogs was -0.0082 (SE 0.0015), for Labrador Retrievers was -0.0016 (SE 0.0016), for Golden Retrievers was -0.0033 (SE 0.0010) and for Rottweilers was -0.0070 (SE 0.0023) units per annum, which were different from zero (p<0.01) in all breeds except Labrador Retrievers. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: A small but favourable response to selection was achieved by three of the four breeds in the study period; during which selection for elbow traits has been largely voluntary. While the magnitude of genetic change in terms of elbow units per annum may appear small, it must be remembered that elbow scoring grades only range from 0-3. Greater improvement may be possible if compulsory screening was a requirement for pedigree breeding stock, and if greater selection pressure were applied on the basis on an individual's EBV, rather than the worst-elbow score alone. The maintenance of an open registry, with transparency of EBV information made available to all breeders, may enhance selection intensity opportunities and potentially assist with the process and progress of breeding selection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Zealand Veterinary JournalMême sujetVeterinary Orthopedics and NeurologyTravaux en français237 207