Invited review: Management of genetic defects in dairy cattle populations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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.
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 ».