Frequentieschatting van ziekteveroorzakende mutaties in de Belgische populatie van enkele hondenrassen: Deel 2: retrievers en andere rastypes
Notice bibliographique
Résumé
De Belgische populatie van tien hondenrassen (de bichonfrisé, sint-hubertushond, Vlaamse koehond, boxer, cavalier-kingcharlesspaniël, Ierse setter, het vlinderhondje, de rottweiler, golden retriever en labrador-retriever), waarvan de genetische diversiteit in België laag tot middelmatig laag is of die relatief populair zijn, werd gegenotypeerd voor ziekteveroorzakende mutaties die potentieel relevant zijn voor deze rassen. Op deze manier werd de frequentie van 26 mutaties geschat om zo gerichter fokadvies te kunnen geven. Aandoeningen waarvan de frequentie hoog genoeg ligt om routine-genotypering aan te raden in fokprogramma’s zijn (1) degeneratieve myelopathie voor de sint-hubertushond, (2) “arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy” en degeneratieve myelopathie voor boxers, (3) “episodic falling syndrome” en macrothrombocytopenie voor de cavalier-kingcharlesspaniël (4) progressieve retina-atrofie “rod-cone” dysplasie 4 voor de Ierse setter, (5) golden retriever progressieve retina-atrofie 1 voor de golden retriever en (6) “exercise induced collapse” en progressieve “rod-cone” degeneratie voor de labrador-retriever. De aanwezigheid van de oorzakelijke mutatie voor een korte staart bij de Vlaamse koehond wordt hier volgens de auteurs voor het eerst beschreven.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».