Coat color inheritance in American mink
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the genetic mechanisms underlying coat color inheritance has always been intriguing irrespective of the animal species including American mink (Neogale vison). The study of color inheritance in American mink is imperative since fur color is a deterministic factor for the success of mink industry. However, there have been no studies during the past few decades using in-depth pedigree for analyzing the inheritance pattern of colors in American mink. METHODS: In this study, we analyzed the pedigree of 23,282 mink extending up to 16 generations. All animals that were raised at the Canadian Center for Fur Animal Research (CCFAR) from 2003 to 2021 were used in this study. We utilized the Mendelian ratio and Chi-square test to investigate the inheritance of Dark (9,100), Pastel (5,161), Demi (4,312), and Mahogany (3,358) colors in American mink. RESULTS: The Mendelian inheritance ratios of 1:1 and 3:1 indicated heterozygous allelic pairs responsible for all studied colors. Mating sire and dam of the same color resulted in the production of offspring with the same color most of the time. CONCLUSION: Overall, the results suggested that color inheritance was complex and subjected to a high degree of diversity in American mink as the genes responsible for all four colors were found to be heterozygous.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».