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Record W7120877530

Genome-wide scans for the detection of genetic variants associated with reproductive performance in dogs

2018· dissertation· pt· W7120877530 on OpenAlexaboutno aff
Rafaela Beatriz Pintor [UNESP] Torrecilha

Bibliographic record

VenueUNESP Institutional Repository (São Paulo State University) · 2018
Typedissertation
Languagept
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicHuman-Animal Interaction Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsReference valuesGenetic variantsAnimal modelGenetic variability
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Variante funcional (functional variant - FV) é um polimorfismo da sequência de DNA que possui efeitos sobre a função ou mesmo sobre o nível de expressão de um ou mais genes. Por apresentarem alta probabilidade de interferência em fenótipos celulares, teciduais ou mesmo sistêmicos, as FVs são alvos frequentes de pressão de seleção negativa ou positiva em uma população. Algumas FVs podem, inclusive, causar perda parcial ou total da função gênica, caso no qual estas recebem a denominação de loss-of-function variant (LoFV). Os cães domésticos (Canis lupus familiaris) possuem baixa variabilidade genética decorrente da intensa seleção artificial feita pelo homem para fenótipos extremos de características morfológicas e comportamentais. Os altos níveis de endogamia nas populações caninas favorecem a intensificação da ação da deriva genética e, por consequência, o aumento da prevalência de FVs e LoFVs que seriam mantidas em baixa frequência se estas populações apresentassem maior variabilidade genética. Assim, o cão doméstico é um modelo valioso para estudos de processos fisiológicos e de doenças genéticas humanas. O recente surgimento de ferramentas para análise genômica têm auxiliado na identificação de FVs e LoFVs de interesse zootécnico e biomédico em cães. Estas variantes podem ser mapeadas através de duas estratégias distintas, porém complementares, de varredura genômica. A primeira, denominada de estudo de associação genômica ampla (Genome-Wide Association Study - GWAS), consiste no teste de associações entre genótipos e fenótipos. A segunda consiste na busca por combinações alélicas, chamadas de haplótipos, que ocorram em alta frequência, porém que apresentem deficiência de homozigose. No presente trabalho, utilizamos ambas as estratégias no mapeamento de FVs e LoFVs de alto impacto funcional associadas à reprodução de cães. No primeiro estudo, um GWAS para tamanho de ninhada foi conduzido em Cães Boiadeiros de Entlebuch, o qual revelou uma FV no gene do fator de crescimento e diferenciação 9 (growth/differentiation factor 9 – GDF9). No segundo estudo, reportamos haplótipos de alta frequência com deficiência de homozigotos nas raças Cão da Crista Chinesa, Cão Boiadeiro de Entlebuch, Labrador Retriever e Golden Retriever. Ambas as abordagens permitiram a identificação de variantes que podem estar associadas a prejuízos reprodutivos.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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