Sperm mobility is predictive of the relative genetic contribution among competing mating geese, as determined by microsatellite genotype identification of potential sires
Notice bibliographique
Résumé
The low reproductive efficiency (RE) of geese limits their production in the poultry industry. To select ganders with high breeding potential, the effect of 3 sperm mobility ranks (SMRs; high-, medium-, and low-SMR) on the RE of naturally mating geese was determined. To exclude the confounding effect of social rank (SR) on RE in naturally mating flocks, a 2-factor nested experimental design was used to differentiate the effects of SMR and SR on RE. Twenty-seven ganders and 135 geese (Zi geese, Anser cygnoides L.) at approximately 1 yr of age were divided into 3 flocks, each of which included the 3 SMR groups. Each SMR group included 3 ganders and 15 female geese. Relative genetic contribution (RGC) is defined as the number of offspring sired by 1 male as a percentage of the entire goslings in each flock, and it was used to compare the differences in RE among ganders. The frequency of agonistic behavioral interactions (ABIs) among the ganders was video recorded in each SMR group, and the SR of each gander was determined. In total, 1,026 eggs were incubated, and 609 goslings hatched. Parent-offspring relationships among 771 individuals from the 2 generations were identified using 20 microsatellite markers, and the RGC was calculated. Results showed that the SMR and SR had significant effects on RGC in naturally mating geese (P = 0.001 and P = 0.000, respectively). Significant differences in RGC were observed among the high- and medium- and low-SMR groups, with average RGCs of 14.3, 10.6, and 8.4%, respectively. The high-SMR group had the highest RGCs in each flock, and the ganders with high SR had the highest RGCs among the 3 SMRs. The study showed that in a naturally mating geese population, selecting for the sperm mobility traits of a gander can effectively improve the RE.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».