Allelic frequency from POMC gene deletion responsible for obesity in Labrador Retrievers dogs in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
O Labrador Retriever (LR) é uma das principais raças caninas com maior predisposição à obesidade. Vários fatores, especialmente as inter-relações entre a alimentação, exercício e fatores sociais, influenciam a probabilidade de um cão se tornar obeso. Além disso, fatores genéticos são também responsáveis pela obesidade em cães, e no LR a mutação P187fs no gene pró-opiomelanocortina (POMC) está fortemente associada à obesidade. Não existem estudos prévios de prevalência da desta em LR no Brasil. Portanto, o objetivo deste estudo foi investigar esta mutação em cães da raça LR no Brasil. Dos 108 LR avaliados neste estudo, 59 eram de um estudo retrospectivo (composto por animais atendido no hospital veterinário e sem linhagem conhecida) e 49 eram de um estudo prospectivo (composto por 19 cães pet e 30 cães de assistência/resgate). Um questionário de risco de obesidade modificado foi aplicado nos tutores dos animais usados no estudo prospectivo. Fragmentos de DNA, contendo a região mutada, foram amplificados por PCR e submetidos ao sequenciamento gênico direto. A frequência alélica da mutação (21,3%) estava fora do equilíbrio de Hardy-Weinberg (P < 0,05). Usando somente os dados dos animais de linhagem conhecida, o alelo mutado foi mais frequente no grupo de assistência/resgate que no grupo de pets (P < 0,01). Embora a mutação tenha aumentado a motivação pelo alimento em LR do grupo de assistência/resgate, outras variáveis, especialmente o frequente exercício, favoreceu a manutenção o peso corporal ideal. O desequilíbrio de Hardy-Weinberg observado na distribuição do alelo mutado observado neste estudo, independentemente do grupo de LR, sugere a possibilidade de uma seleção positiva para este alelo, o qual poderá levar a manutenção desse alelo deletério nesta população.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».