Genetic Assessment of Holstein Cattle Using Microsatellite Markers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract— The results from the analysis of 12 polymorphic microsatellite loci in Holstein cattle from a number of regions of Russia and other countries are presented. The mean number of alleles per locus was found to be 5.43 ± 0.19 with the range of 4–13 alleles and the mean number of effective alleles was 3.26 ± 0.11. A list of 29 most frequent alleles was compiled. Twenty-two private alleles were identified, and their frequencies were in the range of 0.004–0.033. It was demonstrated that the number of locally distributed alleles in Russian herds was higher than in the animals reared in other countries. The mean level of observed heterozygosity for all loci reached 0.681 ± 0.017 and varied in the range of 0.65–0.78 with the fixation index of –0.131 ± 0.005. The genetic distances between the herds reared in Russia were <0.074. The herds of cows were found to divide into two clusters. One cluster included the animals from three oblasts of Russia, along with the bulls from Germany and the Netherlands, and the other cluster included the animals from two regions that were close to the bulls from Canada, USA, and the United Kingdom. At the same time, the bulls from Denmark and Finland were found in a separate cluster. The objective of the present study was to assess the allele pool of Holstein cattle reared in Russia and determine genetic profile of the breed using STR markers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».