Editorial: Omics technologies in livestock improvement: From selection to breeding decisions
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Omics technologies in livestock improvement: From selection to breeding decisionsLivestock rearing is the main component of global food production systems and contributes to nearly half of global agricultural production.The emerging demand for animal products is considered a food revolution in developing countries.Although livestock farming is an essential component of the global economy but faces an immense challenge to meet out the increased demand of the exploding human population and other environmental factors.As a result, understanding animal health and production is becoming mandatory.Advances in genetic and genomic technologies have played a key role in improving animal welfare and productivity for decades.Genetic development in livestock, both in terms of productivity and other functional trait complexes associated with health and animal welfare, has been greatly aided by genomic selection, which is regarded as a success story.Genomic breeding programmes offer the potential to improve cattle productivity through the utilization of molecular genetics, the detection of markers and chromosomal areas that contain quantitative trait loci, and genome mapping technology.Present breeding strategies not only account for phenotypic variance in traits but also other factors like epigenetics.Epigenetic mechanisms (DNA methylation, RNA methylation, histone modifications, chromatin remodelling, and non-coding RNA regulation) have been strongly found to influence livestock traits like growth, development, and other phenotypic effects.Technologies related to omics are developing more frequently in the area of animal production.Other omics topics like phosphoproteomics, peptidomics, or lipidomics are presently used in livestock production and disease management in addition to omics
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,026 |
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 ».