27 Evaluating the Functional Differences at Genome, Transcriptome and Methylome Level between ARS-UCD1.2 and UMD 3.1 Bovine Reference Genomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crossbred beef steers, n = 5,140; 352 ± 5.45 kg initial body weight (BW) were used to evaluate chromium propionate supplementation to yearling steers in a commercial feedyard. Cattle were blocked by arrival date and initial BW and assigned randomly to pen within block; pens were randomly assigned to treatment within block. Treatments, replicated in 15 pens per treatment with 130 to 250 steers per pen, included: 1) control (CTL), 0 mg supplemental Cr/kg dietary dry matter (DM); 2) chromium (CR) 0.50 mg supplemental Cr/kg dietary DM (4.9 mg/d; chromium propionate; KemTRACE Chromium 0.4%, Kemin Industries, Des Moines, IA). Final BW, average daily gain (ADG) and gain efficiency (G:F) did not differ among treatments (P ≥ 0.26). Dry matter intake was greater for CR than CTL, 8.61 kg. vs. 8.49 kg, respectively (P = 0.03). Hot carcass weight (HCW), dressing percentage, ribeye area, and 12th-rib-fat were not different for CTL or CR (P ≥ 0.12). The percentage of carcasses camera grading choice or better was greater (P = 0.04) for CR (51.2%) than CTL (48%), and the percentage of select carcasses was less (P = 0.01) for CR (41.5%) than CTL (45.5%). Yield grade distribution did not differ among treatments (P ≥ 0.26). There was no difference (P ≥ 0.36) in overall morbidity (7.75%), or total mortality (1.43%) between treatments. Steers fed CR had higher quality carcasses, and similar G:F and HCW to CTL.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».