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Enregistrement W2982928855 · doi:10.1186/s12917-019-2146-8

Heritabilities for the puppy weight at birth in Labrador retrievers

2019· article· en· W2982928855 sur OpenAlexaboutno aff
C. Schelling, Jane Russenberger, Lou Moseley, G. Dolf

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPuppyLabrador RetrieverBirth weightMedicineBiologyVeterinary medicinePregnancyPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Weight at birth is an important predictor of neonatal mortality and morbidity in dogs. In addition, the birthweight of the puppies in a litter influences the decision to perform a cesarean section. The goal of the present study was to estimate heritabilities for the puppy birth weight in Labrador retrievers. RESULTS: Of the 1138 Labrador retriever litters whelped at the Guiding Eye for the Blind between September 2001 and February 2018, 1013 were included in the analyses after data editing. Puppy weight at birth was the target trait, measured on a continuous scale in pounds, and converted to grams. Linear mixed models were used to identify factors influencing puppy weight at birth. The analyses showed that the sex of the puppy, litter size, length of gestation, adult weight of the dam, parity, year of birth and inbreeding coefficient of the puppies and dams contributed to the variance of the puppy birth weight. Dam and litter effects were included as random effects. A multiple trait derivative free restricted maximum likelihood approach was used to estimate variance components and genetic parameters with two animal models, one without covariates (Model 1) and one with covariates (Model 2). Sex of the puppy and litter size had moderate effects, whereas gestation length, adult weight of the dam, parity, year of birth and inbreeding coefficients of the dam and the puppies had minor effects. Estimates for Model 1 and Model 2 were 0.21 and 0.17 for the direct heritabilities, 0.22 and 0.22 for the maternal additive genetic heritabilities, 0.07 and 0.07 for the maternal permanent environmental proportions, and 0.14 and 0.08 for the environmental proportion of the litter. CONCLUSIONS: In order to estimate reliable breeding values for puppy weight at birth, sex of puppy, litter size, length of gestation and the adult weight of the dam should be included. Estimates could benefit from weighing the dams prior to each mating.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,124 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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