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Enregistrement W4312528111 · doi:10.56093/ijans.v90i11.111496

Differential karyotype profiling of three popular breeds of dogs in India

2021· article· en· W4312528111 sur OpenAlexaboutno aff
Yogeshwar Sandhu, SHASHIKANT MAHAJAN, R. S. Sethi, Jaspreet Singh Arora, Chandra Sekhar Mukhopadhyay

Notice bibliographique

RevueThe Indian Journal of Animal Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuru Angad Dev Veterinary and Animal Sciences UniversityDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésGiemsa stainKaryotypeBiologyMetaphaseG bandingBreedVeterinary medicineGerman Shepherd DogStainingAndrologyPathologyChromosomeGeneticsMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present investigation aims to study the karyology of the three most popular dog breeds as well as indigenous local dog. In this study, we identified the most popular dog breeds of the Punjab region which are maintained as companion animals, or for guarding. Metaphase plates were prepared after culturing of lymphocytes isolated from heparinized blood collected from the identified three most popular canine breeds. The isolated lymphocyte cells were cultured for 70-72 h following the cell cycle arrest at metaphase. The G-banding of the chromosomes was done by Giemsa staining through a standard protocol. The most popular three breeds of dog in the sub-tropical region were Labrador, the German Shepherd, and Pug. There were no significant distinguishable differences between the karyotypes of the dog breeds studied. This study gives insight into karyology information, which can be beneficial to the researchers, dog breeders, and kennel clubs. Moreover, it provides information about chromosomal abnormalities which may lead to the study of various fertility, growth, and phenotypic abnormalities problems in dog breeds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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