Additional file 2 of Cost-effectively dissecting the genetic architecture of complex wool traits in rabbits by low-coverage sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 2: Table S1. Genotype accuracy and concordance of imputation obtained with the three pipelines on 15 individuals. Table S2. Genotype accuracy and concordance of imputation by the three pipelines with the MAF ranges. Table S3. Genotype accuracy and concordance of imputation with different sample size and depth by BaseVar + STITCH. Table S4. Variant analysis by regions and functions. Table S5. LD decay in the Angora rabbit population. Table S6. Genes located in the selected regions in the Angora rabbit population. Table S7. Enrichment of genes located in the selected regions in the Angora rabbit population. Table S8. LD decay in the Angora and wild rabbit populations. Table S9. Genes located in the selected regions between Angora and wild rabbits. Table S10. Enrichment of genes located in the selected regions between Angora and wild rabbits. Table S11. Genes located in the common regions between within-breed and cross-breed signatures of selection. Table S12. Enrichment of genes located in the common regions between within-breed and cross-breed signatures of selection. Table S13. Significant SNPs for DFW. Table S14. Significant SNPs for CVDFW. Table S15. Significant SNPs for LFW. Table S16. Significant SNPs for BW. Table S17. SNP-based heritability. Table S18. QTL contribution to phenotypic variance. Table S19. Genes overlapping with by QTL.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,853 | 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 ».