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Enregistrement W2904394467 · doi:10.1093/jas/sky404.1129

WPSII-4 Population structure and Holstein ancestry analysis of modern Russian Black and White cattle for accurate genetic evaluation in Leningrad region.

2018· article· en· W2904394467 sur OpenAlexaboutno aff
Andrei A. Kudinov, Arina I. Mishina, М. Г. Смарагдов

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedPopulationBest linear unbiased predictionBiologyHerdGenomic selectionInbreedingAnimal scienceStatisticsSelection (genetic algorithm)DemographyGeneticsGenotypeSingle-nucleotide polymorphismMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide popularity of Holstein (HOL) breed is based on high milk abilities and perfect genetic response. During early 1900th Soviet government registered new Russian Black and White (RBW) dairy breed made by crossing of local cows with imported Dutch, German and Latvian Frisian bulls. After 1950th semen and animals importation strategy was changed to pure breeding. Starting from 1990 in an attempt to gain milk production farmers start actively use US and Canadian Holstein bulls for mating purpose. Leningrad region (LR), as highest average milk producing region in Russia, intensively using North American semen and Europe young bulls for AI purpose. Process of moving forward from old official Contemporary Comparison to modern Single-Step SNP-BLUP evaluation model cause question: should be effect of heterosis accounted in the mixed model equation? Due to pedigree data pitfalls, accurate estimation of ancestry proportion between RBW and HOL breed sometimes was difficult. Aim of our research was to check population structure of modern RBW breed in LR using modern genomic tools. The study included 1100 cows and 400 bulls genotyped using illumina 50Kv2 SNP BeadChip and IBDv3 BeadChip by Weatherbys Scientific. Cows were randomly selected from 13 large (>700 milking cows) breeding herds placed in different parts of region. Population structure was estimated using Multi-dimensional scaling (MDS) analysis and Fst statistics in Plink 1.9, maximum likelihood estimation of individual ancestries from multilocus SNP genotype in Admixture software. According to MDS plot (Fig.1) on vector C1, 6 and 42 animals were respectively extremely (-0.4) and slightly (-0.3 to -0.1) outlying from main cluster. Admixture plot shown no critical difference between animals for all tested K (Fig.2). Calculated Fst was 0.008. Using thous evidences, we conclude there is no need to use multi-breed statement in genetic and genomic evaluation model. Supported by FASO state assignment AAAA-A18-118021590138-1.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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