Multi-OMICS and Molecular Biology Perspective in Buffalo Genome
Notice bibliographique
Résumé
The bovine species buffalo was domesticated from its wild strain Bubalus arnee and is widely used livestock in southern Asia. There are two distinct types of Buffalo- the swamp buffalo (B. bubalis kerebau) and the river buffalo (B. bubalis bubalis), which diverged from the wild Asian water buffalo and then evolved in separate geographical regions. Several research studies performed on buffalo, like- characterization of trait-specific Single Nucleotide Polymorphism (SNP), genetic and phenotypic diversity, gene prediction and function annotation, mapping of the draft genome, have helped our understanding of the buffalo genome. Some advanced discovery as identification of Single Nucleotide Variant (SNVs), Simple Sequence Repeats (SSR) marker and their association with various phenotypic traits, MicroRNA's expression profiling, whole-genome sequencing, etc. have also enabled us to track the chromosomal evolution, physiological processes, and gene expression of buffalo. Proper enhancement of these traits can lead us to apply multi-omics-based tools for better animal health and production. Recent advancement in genomic research on buffalo is being accelerated with the association of modern tools like- Genome-Wide Association Study (GWAS), genotyping by sequencing, epigenomic screening, microRNA's expression profiling, microarray technology, and whole-genome sequencing. All these tools bear great significance in breed up-gradation, identification of the phylogenetic relationship between species in proteome and genomic level, study gene expression level, diagnose diseases or developmental stages, phenotypic diversity, etc. All this knowledge paved the way for better optimization of production efficiency, product quality, and resistance to certain health hazards.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».