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Enregistrement W2988674548 · doi:10.1088/1755-1315/341/1/012052

Use of genetic markers of meat productivity in breeding of Hereford breed bulls

2019· article· en· W2988674548 sur OpenAlexaboutno aff
М. П. Дубовскова, Marina Selionova, Людмила Николаевна Чижова, E. S. Surzhikova, Nikolay P Gerasimov, Антонина Кузьминична Михайленко, M A Dolgashova

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyBreedHerdGenotypeGenotypingOffspringAlleleAnimal scienceProductivityBeef cattleGeneticsPopulationSelective breedingBiotechnologyGeneDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of the study was to assess the genetic potential in Canadian Hereford sires using DNA markers, identify complex genotypes and assess their impact on the growth, development and meat productivity of its offspring. Groups of sons were formed taking into account the complex genotypes of sires: group 1 ( n = 28) – sons of bulls carrying in their genome a complex of genotypes with desired alleles; group 2 ( n = 30) – sons of bulls with a complex of genotypes that lack the desired alleles. The offspring from bulls-carriers of the “desirable” alleles in complex CAPN1, GH, Lep, TG5 genes that meet the exterior requirements exceeded their peers in live weight ( P < 0.05), carcass weight ( P < 0.05) and muscle tissue ( P < 0.05). The maximum conversion rate of feed protein into product protein was also established in the group of sons from selected bulls. Thus, animal selection for body conformation type is advisable to combine with the herd genotyping for a complex of genotypes associated with different economically useful traits when creating highly efficient population of beef cattle.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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