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Enregistrement W4407792260 · doi:10.3168/jds.2024-26035

Invited review: Management of genetic defects in dairy cattle populations

2025· review· en· W4407792260 sur OpenAlexaffabout
John B. Cole, Christine F. Baes, Sophie Eaglen, T.J. Lawlor, Christian Maltecca, M. S. Ortega, P.M. VanRaden

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyDairy cattleBiotechnologyEvolutionary biologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When related animals are mated to one another, genetic defects may become apparent if recessive mutations are inherited from both sides of the pedigree. The widespread availability of high-density DNA genotypes for millions of animals has made it possible to identify and track known defects as well as to identify and track previously unknown defects that cause early embryonic losses. Although the number of known defects has increased over time, the availability of carrier information has been used to dramatically reduce the frequency of many disorders. The economic impact of known genetic defects in the US dairy cattle population has decreased by ∼2/3 since 2016, due largely to the avoidance of carrier-to-carrier matings. Effective population management requires robust systems for reporting new defects, identification of causal mechanisms, and development of commercially available tests. The United States and Canada depend on informal cooperation among many groups, including farmers, purebred cattle associations, genetics companies, and researchers, to identify emerging and causal defects. The structure of a collaborative system including all key sectors of the dairy cattle industry to support long-term population management is described. This review provides a comprehensive overview of the landscape surrounding genetic defects in dairy cattle. Topics covered include current defects of relevance to commercial dairy producers, trends in carrier frequencies over time, how best to manage these defects, strategies for detecting emerging diseases, and marketing and trade considerations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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