Associations Between Microsatellites Markers and Growth Traits in Goat
Notice bibliographique
Résumé
The rapid progress in the field of biotechnology gives us a great chance to improve the productivity of our native animals in short time, relatively. The situation in Saudi Arabia not differ in compare with other country in our region which have a big challenge to increase the meat production for food security purposes. The situation in goat is very far from the point which other farm animals like cattle reached today, where a complete QTLs maps for most important traits is available. But by the same way, long time ago we have a complete comparative map between goat and both sheep and cattle. According to that in the previous investigation in both sheep and cattle we collected a total of 19 loci distributed in goat different chromosomes along with a total of 1050 records from 525 individual of a crossbred of Aradi and Damascus Goat were used to perform the linkage analysis. The studied traits were body weight at birth, 4, 8, 12, 16, 20, and 24 weeks of age. The association between microsatellite markers and body weights traits were estimated by stepwise partial regression. Twelve markers (BMS2325, BMS332, BM17132, BMS1316, BM1827, BM1225, BMS2142, BM1558, BMS2809, BMS1348, BMC4216 and BM1329) successfully linked to studied traits. These markers are. In general, our work design and plan successfully worked and could explained some of genetic vitiation by using microsatellites markers. Further work to build a complete QTLs map for meat production traits is necessary to make a complete view about this important species.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».