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Enregistrement W4317734097 · doi:10.3390/biology12020169

Effects of Genetic Mutation Sites in ADR Genes on Modern Chickens Produced and Domesticated by Artificial Selection

2023· article· en· W4317734097 sur OpenAlexfundno aff
Tomoyoshi Komiyama

Notice bibliographique

RevueBiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésBiologyDomesticationSelection (genetic algorithm)MutationGeneGeneticsEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associations between neurotransmitters, adrenergic receptor (ADR) mutations, and behaviors in chickens produced and domesticated by artificial selection remain unclear. This study investigates the association of neurotransmitters and ADR mutations with egg laying and cockfighting—behaviors associated with significantly different breeding backgrounds—in Shaver Brown and Shamo chickens. Accordingly, the whole sequences of nine ADR genes were determined, and nine amino acid-specific mutation sites from five genes (ADRα1A: S365G, ADRα1D: T440N, ADRα2A: D273E, ADRβ1: N443S, S445N, ADRβ3: R342C, Q404L, and P406S) were extracted. Evolutionary analysis showed that these mutations were not ancestrally derived. These results confirm that the mutations at these sites were artificially selected for domestication and are breed specific. NST population analysis confirmed a difference in the degree of genetic differentiation between the two populations in seven genes. The results further confirm differences in the degree of genetic differentiation between the two populations in Shaver Brown (ADRA1B and ADRA1D) and Shamo (ADRA1A and ADRA2B) chickens, indicating that the ADR gene differs between the two breeds. The effects of artificial selection, guided by the human-driven selection of desirable traits, are reflected in adrenaline gene mutations. Furthermore, certain gene mutations may affect domestication, while others may affect other traits in populations or individuals.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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