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Enregistrement W2891833268 · doi:10.1139/cjas-2018-0050

Associations between prolactin receptor (<i>PRLR</i>) polymorphisms and milk production traits in dairy buffalo

2018· article· en· W2891833268 sur OpenAlexvenueno aff
Abakar Al-Kal, Qin Jiang, Guang Sheng Qin, Bin Pan, Bao Jian Chen, He Jiang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProlactin receptorExonBiologyCrossbreedGenotypeMurrah buffaloSingle-nucleotide polymorphismPolymorphism (computer science)Milk productionGeneticsPopulationAnimal scienceProlactinEndocrinologyGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Buffalo milk is economically important, and an understanding of the genetic basis of milk production traits may facilitate buffalo breeding for this purpose. In this study, polymerase chain reaction-single strand conformation polymorphism was used to analyze polymorphisms in prolactin receptor (PRLR) exons 3, 5, 7, and 10 in Murrah, Nili-Ravi, and crossbred buffaloes and Holstein cows. A site in PRLR exon 3 exhibited variation in all three buffalo breeds and cows, and the three genotypes GG, GT, and TT were detected. In PRLR exon 5, nucleotide differences were detected between buffalo and Holstein dairy cow populations; the genotypes AA, AG, and GG were observed. In PRLR exon 7, polymorphisms were not detected. In PRLR exon 10, at 9637 bp, the TT, TC, and TT genotypes were observed. At the three polymorphic loci, Hardy–Weinberg equilibrium was reached in the crossbred buffalo population for exons 3 and 5 and in all three buffalo populations for exon 10. In an analysis of the associations of the three polymorphisms with milk production traits, only PRLR exon 10 in Murrah buffaloes was associated with milk yield, with a significant difference between the TT and CC genotypes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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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