333 Animal –GRIN a platform for animal genetic information
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An information system, Animal-GRIN, has been constructed as part of the U.S., Brazilian, and Canadian livestock genetic resource programs. It is designed to provide information to gene bank managers, the research community, and livestock producers about livestock breeds and subpopulations acquired in gene bank collections. The system was developed using a range of free software tools, including: MySQL, Ruby on Rails, Java Script, etc. The system is dynamic and publically accessible (https://nrrc.ars.usda.gov/A-GRIN). Exemplary information in Animal-GRIN consists of: animal identifiers, number and type of samples in the collection, pedigrees, coefficients of genetic relationships between animals within a breed, breeding values, phenotypes, and geographic source. To meet the national need for the long term archiving of genomic information developed with public funds, Animal-GRIN was expanded to store and make publically available genomic information (SNP) from any SNP chip, including custom products. Researchers are encouraged to submit their data upon completion of their publically funded projects. With the drill down concept, users can search the database for genomic information, physical samples associated with the genomic information, and phenotypic information on specific animals. Once animals of interest are found, on-line tools enable users to request either germplasm samples or genomic data. Progress in meeting genetic security for a breed’s collection can also be viewed. To date the U.S. collection has 52,639 animals with almost a million samples representing 36 species, 167 breeds, and 331 subpopulations and these have been entered into Animal-GRIN. Genomic data has been acquired on 1,899 animals representing 36 breeds. The next phase of Animal-GRIN development will be development of landscape genomics components. Acquisition of germplasm samples and associated genomic information are a continuing effort.
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,128 | 0,164 |
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 ».