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Enregistrement W4416142368 · doi:10.7868/s3034510325010057

Genetic evaluation of holstein cattle makes use of microsatellite DNA markers

2025· article· en· W4416142368 sur OpenAlexaboutno aff
Л. А. Калашникова

Notice bibliographique

RevueГенетика / Russian Journal of Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedAlleleHerdMicrosatelliteLoss of heterozygosityLocus (genetics)Genetic variationSelection (genetic algorithm)Holstein Cattle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of a research of polymorphism of 12 micro-satellite loci in Holstein cattle from an ordinal number of regions of Russia and external countries were presented. The average number of alleles per locus was 5.43 ± 0.19, with variation in the range of 4–13 alleles, the average number of effective alleles was 3.26 ± 0.11. A list of 29 most frequent alleles has been fixed. 22 private alleles were identified, and the frequency of private alleles was 0.004–0.033. It has been demonstrated that the amount of locally alleles in domestic herds is higher than in animals of external selection. The mean level of observed heterozygosity for all loci hold at 0.681 ± 0.017 and varied in the range of 0.65–0.78 for a fixation index of –0.131 ± 0.005. Genetic length between herds of domestic selection were < 0.074. It was revealed that groups of cow herds come down into two clusters. The first cluster included animals from three areas of Russia, associated with bulls from Germany and the Netherlands, and the second cluster included individuals from other two provinces closest to the males of Canada, the USA and GB. At once, the oxen of Denmark and Finland founds themselves in a separate cluster. The basis of this work was to evaluate the allele reservoir of Holstein cattle of domestic selection and determine the genetic profile of the breed by STR markers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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