PSXI-6 Genetic analysis of hip and elbow dysplasia in guide dogs.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diseases such as canine hip (HD) and elbow (ED) dysplasia are common orthopedic conditions that have significant effects on the health and welfare of many dog breeds and are an ongoing issue in veterinary medicine. These conditions are more prevalent in large breeds, such as ones used as service dogs. Currently, trained vetrinarians score HD and ED using X-ray imaging as a phenotype for selecting service dogs. However, integrating both traits into a genetic evaluation and selecting against dysplatic joints opens up the possibility to reduce their prevalence in the population and accelerate the improvement of canine hip and elbow health. The objective of this study is to investigate the genetic parameters of HD and ED scores, as a first step to understand their underlying genetic mechanisms. The data for this study consisted of both HD and ED scores of over 3,500 guide dogs in training, collected between 2010 and 2024, including Poodles, Labrador Retrievers, Golden Retrievers, and Labrador-Golden Retriever crosses. After data processing, univariate and multivariate within-breed animal models were developed and implemented in ASREML 4.2. This study highlights the first step into understanding the underlying genetic mechanisms of two important health traits, ED and HD, for Canadian service dogs to begin the process of routine genetic improvement to increase the livability and overall quality of life of service dogs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».