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ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ МАРКЕРОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ БЕЛКА В МОЛОКЕ КОРОВ

2022· article· ru· W4405302851 sur OpenAlexaboutno aff
Ю.А. Михайлова, Р.В. Тамарова

Notice bibliographique

RevueProblemy biologii produktivnyh životnyh · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В последние десятилетия в России наблюдается тенденция снижения содержания белка в молоке коров, в основном, в связи с импортом племенного материала голштинской породы из США и Канады, поэтому необходимо разрабатывать селекционные методы повышения содержания молочного белка, в том числе с использованием генетических маркеров. Известно, что аллельные варианты генов каппа-казеина (CSN3) и бета-лактоглобулина (LGB), являются маркерами белковомолочности и технологических свойств молока. Для повышения содержания белка в молоке и улучшения его технологических свойств предпочтительными являются В-аллельные варианты генов CSN3 и LGB. Укрупного рогатого скота наиболее часто встречаются аллели А и В CSN3 в трёх сочетаниях генотипов – АА, АВ, ВВ. Цель данной работы – изучить частоту встречаемости аллелей генов CSN3 и LGB у дочерей, полученных от быков-отцов ярославской породы с АВ, ВВ генотипами CSN3 и АА, АВ генотипами LGB, и оценить наследуемость содержания белка в молоке коров с учётом результатов генотипирования. Было прогенотипировано 49 коров-дочерей от 11 быков-отцов ярославской породы. ДНК-диагностика образцов крови по каппа-казеину и β-лактоглобулину проведена с использованием методики (Saiki et al., 1985). В исследованных выборках быков-производителей наиболее часто встречался вариант CSN3АА/LGВАА, имеющий А-аллель генов CSN3 и LGB; на втором месте были быки с вариантом CSN3АВ/LGВАА комплексных генотипов. Более половины коров имеют в своём комплексном генотипе два и более В-аллелей генов молочных белков; каждая особь наследует по одному из двух аллелей генов CSN3 и LGB от матери и отца. Важно контролировать комплексные показатели у быков-производителей и их дочерей с учётом генотипов матерей и уровня показателей молочной продуктивности в родительском стаде. ABSTRACT. In recent decades, in Russia it has been seen a decline in protein in cow's milk, mainly due to the import of Holstein breeding material from the US and Canada. Therefore, it is necessary to develop selection methods for increasing milk protein production, including using genetic markers. Allelic variants of the kappa-casein (CSN3) and beta-lactoglobulin (LGB) genes are known to be markers of milk protein and technological properties of milk. To increase the protein content in milk and improve its technological properties, B-allelic variants of CSN3 and LGB genes are preferred. In cattle, the kappa-casein alleles A and B are most often found in three different combinations of genotypes - AA, AB, BB. The aim of this work is to study the frequency of occurrence of CSN3 and LGB alleles in daughters obtained from bullfathers of the Yaroslavl breed with AB, BB genotypes CSN3 and AA, AB genotypes LGB, and to evaluate the heritability of protein content in cow milk, taking into account the results of genotyping. There were genotyped 49 cows daughters from 11 bull fathers of the Yaroslavl breed. DNA diagnostics of blood samples by CSN3 and LGB was carried out using the technique (Saiki et al., 1985). In the studied samples, the CSN3AA/LGBAA variant with the A allele of the CSN3 and LGB genes was most often encountered; in second place were bulls with the CSN3AB/LGVAA variant of complex genotypes. More than half of the cows in their complex genotype have two or more B-alleles of milk protein genes; each individual inherits one of the two alleles of the CSN3 and LGB genes from the mother and father. It is important to control complex indicators in bulls and their daughters, taking into account the genotypes of mothers and the level of indices of milk productivity in the parent herd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,014

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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