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Enregistrement W7008106094

Aspetti clinici e genetici della displasia retinica del Labrador Retriever

2016· article· it· W7008106094 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2016
Typearticle
Langueit
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLabrador RetrieverCongenital diseaseGenetic diagnosisSequence (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lo scopo di questa tesi è stato quello di valutare gli aspetti clinici e studiare la trasmissione ereditaria della displasia retinica in un gruppo di cani di razza Labrador Retriever, sulla base di una valutazione retrospettiva effettuata su un periodo di 105 mesi (Gennaio 2007-Novembre 2016). Sono stati visitati 206 soggetti di cui 105 erano femmine (50,9%) e 101 maschi (49,1%). L’età media dei soggetti visitati è di 16,62 mesi (range 6-116 mesi). Sono risultati affetti da displasia retinica 33 soggetti (15,9%). La displasia retinica focale monolaterale è stata riscontrata nel 54,2% degli animali affetti, la displasia retinica focale bilaterale nel 2,8%, la displasia retinica multifocale monolaterale nel 14,3%, la displasia retinica multifocale bilaterale nel 20%, la displasia geografica monolaterale nel 5,7% e la displasia geografica bilaterale nel 2,8% dei casi. In base all'analisi genetica la trasmissione della displasia retinica focale/multifocale sembra essere autosomica recessiva. La displasia retinica geografica non sembra essere correlata genotipicamente alle altre forme.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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