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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».