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Enregistrement W3217269775 · doi:10.1155/2021/5355109

Forensic Application Evaluation of a Novel Canine STR System in Pembroke Welsh Corgi and Shiba Inu Groups

2021· article· en· W3217269775 sur OpenAlexaboutno aff
Yating Fang, Jinlong Yang, Yajun Deng, Bofeng Zhu

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus (genetics)WelshLinkage disequilibriumBiologyGeneticsAlleleVeterinary medicineHaplotypeGeographyMedicineGeneArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate the forensic application values of 19 autosomal short tandem repeat (STR) loci in canines. METHODS: = 175) were analysed by the capillary electrophoresis platform. The allele frequencies and forensic parameters were calculated, and the genetic relationships between these two canine groups and a previously reported Labrador group were analysed. RESULTS: These two canine groups conformed to the Hardy-Weinberg equilibrium at all STRs except for locus VGL3438 in the Pembroke Welsh Corgi group, and there was no linkage disequilibrium among pairwise loci at the 19 STRs. All STRs were polymorphic in the Pembroke Welsh Corgi and Shiba Inu groups, of which the locus C38 had the highest polymorphism. And it was found that the genetic relationship between the Pembroke Welsh Corgi and Labrador groups were closer in the three canine groups (Pembroke Welsh Corgi, Shiba Inu and Labrador). CONCLUSION: The 19 STR loci had high genetic polymorphisms and forensic application values in Pembroke Welsh Corgi and Shiba Inu groups.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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