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Enregistrement W3109504188 · doi:10.1093/jas/skaa054.254

154 A genetic marker for PRRS resistance has no adverse effect on economically important traits in pigs

2020· article· en· W3109504188 sur OpenAlexaff
Chunyan Zhang, Dinesh M. Thekkoot, B. Kemp, Jack C. M. Dekkers, Graham Plastow

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurebredCrossbreedBiologyLitterAnimal scienceVeterinary medicineBreedAlleleHerdGenotypeGeneticsGeneMedicineAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porcine Respiratory and Reproductive Syndrome (PRRS) is a very costly viral disease of pigs. A genetic marker for host response to PRRS on chromosome 4 (rs80800372, (WUR)) could be used to select for resilience to PPRS. However, before including WUR in selection, it is necessary to know effects of WUR on economically important traits without PRRS. A dataset with both genotypes and phenotypes on purebred Duroc (D), Landrace (L), Yorkshire (Y) and crossbred (LY or DLY) pigs was used. A total of 20 traits were tested. Sow reproduction and litter traits were available on > 13,000 D, L and Y and 1,549 LY sows. Growth and ultrasound traits were recorded on >35,000 D, L and Y and 2,622 DLY pigs. Daily feed intake (70-120kg) was from 4,133 Durocs. Carcass and meat quality traits were from 2,184 Durocs, 1,160 Yorkshires and 2,184 DLY pigs. All animals were genotyped using a custom SNP chip ( > 55K) including WUR. Analyses were done within each breed using an animal model. WUR was fitted as a fixed effect by classifying pigs with one or two favourable alleles (B) into one group and others into a second group. Contemporary group, parity, litter, lactation length and net fostering effects were considered depending on the traits. Relationship matrices were constructed using pedigree in purebreds and genotypes in crossbreds. WUR had no significant ( P >0.05 ) effect on any trait, except for number of pigs alive at 24hrs in Y and ultrasound loin depth in D and Y ( P< 0.05 ) but the favorable WUR allele also had favorable effects on these two traits. These results were similar to the report by Dunkelberger et al. (J. Anim. Sci. 2017, 95: 2838). In conclusion, WUR had no adverse effects on any trait and can be used to select pigs with increased resilience to PRRS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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