Hazai cigája változatok biokémiai és DNS polimorfizmusainak áttekintő vizsgálata
Bibliographic record
Abstract
A munka célja volt egyrészt két új cigája nyájnak a hagyományos biokémiai polimorfizmusok alapján való értékelése, másrészt DNS-polimorfizmus (nyolc mikroszatellita) vizsgálatok megkezdése (2002-től). Arra kerestek választ, hogy az egyes cigája állományok között milyen szoros genetikai kapcsolat áll fenn és hogy tartani kell-e a fajta beltenyésztéses leromlásától. A hemoglobin és az arileszteráz rendszerekben az apajpusztai (HbA=0,0636, 1997) nyáj nem tér el a szalkszentmártoni (HbA 0,0595, 1990) nyájtól. Ugyanakkor, a HbA allél gyakorisága a jákotpusztai hegyi típusban (0,1611, 2003) kiugróan magas és a szalkszentmártoni nyájtól statisztikailag igazoltan eltérő. A hemopexin esetében az apajpusztai nyáj eltérése a szalkszentmártoni nyájtól igazolt. A szalkszentmártoni helyzethez képest az apajpusztai nyájban nincsenek meg a TfI , TfE és a TfP , a jákotpusztai nyájban a TfI és a TfP allélváltozatok. A nyájaknak a teljes vizsgálati állomány allélszámánál kisebb allélszámai nyájspecifi kus mikroszatellita alléleket jelentenek. A teljes állomány átlagos mikroszatellit allélszáma 20,25, hatékony allélszáma 7,42, Shannon indexe 2,29. A biokémiai rendszerek alapján genetikai egyensúlyban talált nyájak a DNS polimorfi zmusok szerint nincsenek egyensúlyi helyzetben (az OarFCB11 mikroszatellit kivételével). A hazai őshonos cigáják hegyi és alföldi változatait képviselő nyájak Nei-féle genetikai azonossága alacsony (0,6570); tehát e tájfajták e tekintetben is különböznek genetikailag egymástól. A várt heterozigozitásban a nyájak külön-külön is (a kardoskúti és a ceglédi nyáj kivételével), de főként együtt elérték a 0,75 feletti kívánatos értéket, tehát, a hazai cigája nyájakban általában nem kell tartani beltenyésztéses leromlástól. A ceglédi tejelő cigája a genetikai polimorfizmus vizsgálatok szerint is egyértelműen elkülönül az őshonos cigájától.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.009 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".