Genetic Diversity and Population Genetic Structure of a Guzerá (Bos indicus) Meta-Population
Notice bibliographique
Résumé
The Brazilian Guzerá population originated from a few founders introduced from India. These animals adapted well to the harsh environments in Brazil, were selected for beef, milk, or dual-purpose (beef and milk), and were extensively used to produce crossbred animals. Here, the impact of these historical events with regard to the population structure and genetic diversity in a Guzerá meta-population was evaluated. DNA samples of 744 animals (one dairy, nine dual-purpose, and five beef herds) were genotyped for 21 microsatellite loci. Ho, He, PIC, Fis, Fit, and Fst estimates were obtained considering either farms or lineages as subpopulations. Mean Ho (0.73) and PIC (0.75) suggest that genetic diversity was efficiently conserved. Fit, Fis and Fst values (95% CI) pointed to a low fixation index, and large genetic diversity: Fit (Farms = 0.021–0.100; lineages = 0.021–0.100), Fis (Farms = –0.007–0.076; lineages = −0.014–0.070), and Fst (Farms = 0.0237–0.032; lineages = 0.029–0.038). The dual-purpose herds/selection lines are the most uniform subpopulation, while the beef one preserved larger amounts of genetic diversity among herds. In addition, the dairy herd showed to be genetically distant from other herds. Taken together, these results suggest that this Guzerá meta-population has high genetic diversity, a low degree of population subdivision, and a low inbreeding level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».