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Enregistrement W4405333336 · doi:10.3390/ani14243584

Increasing Beef Production in the Northern Region of the Republic of Kazakhstan Using the Genetic Resources of Aberdeen Angus Cattle of Different Genotypes

2024· article· en· W4405333336 sur OpenAlexaboutno aff
Pavel Shevchenko, Бахит Байменов, Вадим Ульянов, Жанайдар Бермухаметов, Kulyay Suleimanova, Jan Miciński, Raushan Rychshanova, Inna Brel-Kisselevа

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoss of heterozygosityBiologyBreedMicrosatelliteFixation indexGenetic diversityGenotypingGenotypeAlleleVeterinary medicineBiotechnologyGeneticsPopulationDemographyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the findings of a scientific study investigating the efficacy of various assessment techniques used to evaluate the adaptability and productive qualities of Aberdeen Angus cattle on three prominent farms in the northern region of the Republic of Kazakhstan. A comprehensive analysis of the haematological and biochemical parameters of experimental groups of cattle with different genotypes (American, Canadian, and Estonian selection) was conducted. The studies revealed notable variability in haematological and biochemical indicators, contingent on the origin. Concurrently, the dynamics of the aforementioned indicators did not exceed the physiological norms. The modern allelofund was characterised with the help of microsatellite markers, and the level of genetic diversity of Aberdeen Angus cattle of different genotypes was estimated. The research uncovered the genealogical structure of the populations, the purity of the populations, the provenance, the polymorphism level, the heterozygosity indices, and the Wright fixation index (Fis). The genotyping of cattle of the Aberdeen Angus breed on 15 microsatellite markers yielded the establishment of 80 alleles in the Kolos-firm LLP, 77 alleles in the Vishnevskoe LLP, and 92 alleles in the Sever-Agro N LLP. The total expected heterozygosity was He = 0.673, while the observed heterozygosity was Ho = 0.710.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
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