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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».