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Enregistrement W3135416320 · doi:10.3390/ani11030715

A Systematic Review of Genomic Regions and Candidate Genes Underlying Behavioral Traits in Farmed Mammals and Their Link with Human Disorders

2021· review· en· W3135416320 sur OpenAlexaff
Amanda B. Alvarenga, Hinayah Rojas de Oliveira, Shiyi Chen, Stephen P. Miller, J.N. Marchant, Laís Grigoletto, Luiz F. Brito

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCandidate geneGeneGeneticsExon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objectives of this study were to perform a systematic review of genomic regions associated with various behavioral traits in the main farmed mammals and identify key candidate genes and potential causal mutations by contrasting the frequency of polymorphisms in cattle breeds with divergent behavioral traits (based on a subjective clustering approach). A total of 687 (cattle), 1391 (pigs), and 148 (sheep) genomic regions associated with 37 (cattle), 55 (pigs), and 22 (sheep) behavioral traits were identified in the literature. In total, 383, 317, and 15 genes overlap with genomic regions identified for cattle, pigs, and sheep, respectively. Six common genes (e.g., NR3C2, PITPNM3, RERG, SPNS3, U6, and ZFAT) were found for cattle and pigs. A combined gene-set of 634 human genes was produced through identified homologous genes. A total of 313 out of 634 genes have previously been associated with behavioral, mental, and neurologic disorders (e.g., anxiety and schizophrenia) in humans. Additionally, a total of 491 candidate genes had at least one statistically significant polymorphism (p-value < 0.05). Out of those, 110 genes were defined as having polymorphic regions differing in greater than 50% of exon regions. Therefore, conserved genomic regions controlling behavior were found across farmed mammal species and humans.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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