Evaluación de la Genealogía de Embriones Implantados Mediante Programas de Transferencia de Embriones
Bibliographic record
Abstract
Los estudios de genealogías nacen del interés por aclarar el dilema "de dónde venimos y adónde vamos”. Ante esta situación se comienza por consolidar los registros de padres, madres y abuelos (paternos y maternos) iniciando así un árbol genealógico. La falta de la consolidación del registro genealógico en los sistemas de producción se convierte en un impedimento para el análisis de pedigrí y la realización de evaluaciones genéticas. El objetivo de este estudio fue evaluar la genealogía de los animales involucrados en los apareamientos para la generación de embriones implantados, mediante la técnica de transferencia de embriones en el proyecto GESTAR. La base de datos contó con 741 registros de animales y una profundidad de 5 generaciones. Se utilizaron softwares, Pedigree Viewer versión 6.5 y CFC: Tool For Monitoring Genetic Diversity versión 1.0, para realizar análisis genealógicos, renumerar los registros de los individuos y evaluar la profundidad del pedigree. Resultados y conclusión: De los 741 registros de animales que comprenden 5 generaciones, se identificaron 551 progenies, 181 registros de padres y 282 de madres. Los registros clasificaron a 184 individuos fundadores y 557 no fundadores, 6 individuos con identificación de padre y 551 con padre y madre conocido, 74 grupos de hermanos completos con un tamaño promedio por familia de 3.72 animales, un máximo 20 y mínimo de 2, y 42 de identificados como consanguíneos. La genealogía evaluada presenta una alta conectabilidad entre los individuos y posee una adecuada profundidad para ser usada en programas de mejoramiento genético o de transferencia de embriones, aumentando así la confiabilidad de los valores genéticos y otros parámetros de interés
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".