PSVII-39 Late-Breaking Abstract: Enhancing production and Aleutian disease resilience in mink through advanced genomics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fur industry is one of the oldest and the most historically significant industries in Canada. The industry has used American mink (Neovison vison) as the major source of fur for decades because of their high-quality fur and wide range of colours. This project will seek to (1) create the first accurate whole-genome sequence assembly of mink using next-generation sequencing technology to help understanding the biology and evolution of the order Carnivora, (2) design a robust and informative SNP assay for genomics discovery in mink, (3) discover genome structure and signature of selection as well as identify new genetic variants explaining variation in economically important traits, and (4) identify the genetic relationships among these traits including feed efficiency, Aleutian disease resilience, fur quality, reproductive performance, growth rate and pelt size. One hundred mink DNA samples from the Canadian Centre for Fur Animal Research at Dalhousie Agriculture Campus (Truro, Nova Scotia), and one breeding population (Millbank Fur Farm Limited, Rockwood, Ontario) were sequenced using next-generation whole-genome sequencing with more than 30x coverage to create the first SNP assay for American mink. A DNA panel composed of these sequenced mink from five color-types were assembled to identify the most homozygous individual as the reference animal for whole-genome sequence assembly development. The phenotypic data and DNA samples from 3,323 animals were collected and will be genotyped using the customized assay. The ultimate objective is to develop new tools for implementation of marker assisted selection or genomic selection in mink breeding programs for development of superior, highly efficient, and healthy animals. This approach will help improve the overall performance of the North American mink industry, which is now in difficulty due to several economic factors such as the high price of feed, declining price of fur and prevalence of diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».