Utilization of microsatellite markers in genotyping of Saudi Arabian camels for productivity and conservation
Notice bibliographique
Résumé
Camels are considered as integral and notable components of the heritage of the Kingdom of Saudi Arabia. Genetic variabilities within and among four camel populations in Saudi Arabia were evaluated using 21 simple sequence repeat (SSR) loci of 122 unrelated individuals, including three indigenous breeds [Humur (HA), Zurg (ZR), Shuguh (SG)] and one exotic breed [Sudanese (SN)]. Nineteen SSR markers generated multilocus fingerprints with a total of 225 alleles, a range of 4–23 alleles per locus, and an average of 9, 7, 7, and 6 alleles per locus in HA, ZR, SG, and SN populations, respectively. The mean multilocus FST value (0.034 ± 0.005) showed non-significant population differentiation. Mean observed heterozygosity values were 0.908 for HA, 0.860 for ZR, 0.919 for SG, and 0.887 for SN, which were higher than the expected heterozygosity. An excess of heterozygotes was observed, suggesting the presence of overdominant selection or the occurrence of outbreeding. Pairwise genetic distances indicated that the three indigenous camel breeds were genetically close to each other and genetically distant to the SN population. This genetic variability assessment by microsatellite analysis is important and useful for the conservation of local camel genetic resources as well as the future development of breeding programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».