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Enregistrement W4416443331 · doi:10.5376/be.2025.15.0021

Evolutionary Traits in Domestic and Wild Chickens Through Phylogenetic Markers

2025· article· W4416443331 sur OpenAlexvenueno aff
QiQi Zhou, Shiqiang Huang

Notice bibliographique

RevueBiological Evidence · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLivestock and Poultry Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationPhylogenetic treeGene poolFeatherPhylogeneticsGeneMitochondrial DNAGenetic analysisClade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study mainly aims to analyze the evolutionary differences between chickens and wild chickens. We focus on the morphological, physiological, behavioral and genetic changes during the domestication process. Some commonly used tools in research include whole-genome SNPS, mitochondrial DNA and microsatellites, etc. These can help us observe the differentiation and gene exchange between domestic chickens and wild free-range chickens. It was found that domestic chickens exhibited distinct domesticated characteristics in terms of body size, feather color, breeding season, metabolism and response to humans. These changes are closely related to some key genes, such as TSHR, BCO2 and IGF1. In addition, the genes of domestic chickens are also mixed with components from other wild species such as the grey pheasant, making their genetic background more diverse. Phylogenetic analysis also indicates that the domestication and spread of domestic chickens were not accomplished in one go, but rather involved multiple origins and complex gene exchanges, which is why there are significant differences among domestic chicken breeds in different regions. The purpose of this review is to better understand the mechanism and genetic basis of domestic chicken domestication, and also to provide some references for poultry breeding and conservation.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,235 · 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
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