Allelic frequency from POMC gene deletion responsible for obesity in Labrador Retrievers dogs in Brazil
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".