MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3018865409 · doi:10.3168/jds.2019-17740

Short communication: Genetic parameter estimates for caprine arthritis encephalitis in dairy goats

2020· article· en· W3018865409 sur OpenAlexaff
Érica Beatriz Schultz, Talita Estéfani Zunino Santana, Ferran Silva, Antonio Ortega García, Hinayah Rojas de Oliveira, Marcelo Teixeira Rodrigues, Luiz F. Brito

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésHeritabilityContext (archaeology)HerdSelection (genetic algorithm)Veterinary medicineGenetic correlationBiologyPopulationGenetic variationMedicineGeneticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caprine arthritis encephalitis (CAE) is a chronic disease caused by a retrovirus from the Lentivirus genus. No effective vaccines or treatments exist, and therefore genetic selection for CAE resistance might be a feasible alternative. To our best knowledge, no other studies have investigated the genetic architecture of CAE resistance in dairy goats. In this context, this study was designed to estimate genetic parameters for CAE infection in Alpine and Saanen goats using a Bayesian threshold model. A total of 542 adult goats (and >3-generation pedigree), which were group-housed in a population with high CAE prevalence, were tested based on a serological infection assessment test (negative = 1 or positive = 2) and used for this study. Genetic parameters were estimated using the BLUPF90 family programs. There was considerable genetic variability for CAE resistance, and pedigree-based heritability was significantly different from zero (0.026 < heritability < 0.128). Our findings indicate that the prevalence of CAE in goat herds can be reduced or eliminated through direct genetic selection for CAE resistance in addition to proper management strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
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)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy ScienceMême sujetAnimal Disease Management and EpidemiologyTravaux en français237 207