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Enregistrement W6884665129 · doi:10.11575/prism/40699

Development of non-invasive genomic tools for feral horses

2023· other· en· W6884665129 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImputation (statistics)GenotypingGenotypeGenomicsPopulationGenomeGenomic selectionGenome-wide association study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expansion of genomic technologies has uncovered profound insights into the physiology, etiology, demography, and treatment of disease in human and livestock populations alike. However, these advances have yet to be realized in wildlife due to the unique technical limitations inherent in these populations, including sample availability and quality. Concurrently, novel methods in genomics have been developed that are amenable for processing genetic samples obtained from wildlife. Specifically, target enrichment approaches have been developed that can amplify and genotype samples of low DNA mass, while genome imputation has been demonstrated as a viable approach for inferring missing genotype information at no incremental cost. Though these technologies may help bridge the gap between wildlife genetics and genomics, they have yet to be thoroughly validated in such populations. In this study, I tested a recently developed target enrichment approach, termed ‘Allegro Targeted Genotyping’ (ATG), as well as genome imputation in a population of free-living horses on Sable Island, Nova Scotia, Canada. For target enrichment, I evaluated the concordance between the output genotypes versus those obtained using standard genotyping approaches at the same set of genetic loci. I then determined the accuracy of genome imputation using existing genetic data from this population using different software as well as varying parameters including reference population size, initial genotype density and selection method for the initial genotypes. Genotypes from ATG were repeatable and concordant with standard genotyping panels, while imputation accuracy was generally high (>99%) and largely impacted by reference population size and initial density used for imputation. Both approaches proved successful and will help facilitate the study of population-wide genomics in Sable Island horses and may be generalizable to other wildlife study systems given further validation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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