Polymorphism detection of porcine <i>PSMC3</i>, <i>PSMC6</i> and <i>PSMD3</i> genes and their association with partial growth, carcass traits, meat quality and immune traits
Notice bibliographique
Résumé
PSMC3, PSMC6 and PSMD3 genes encode the proteasome 26S ATPase subunit 3, subunit 6 and the non-ATPase subunit 3, respectively, and exert the function in antigen processing and presentation. So these three genes were considered as the candidate genes that have the effect on porcine production and immune traits in this study. Genetic variations of these three genes were investigated and the single nucleotide polymorphism-based (SNPs-based) association analyses were studied initially. The polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) revealed that there is a MvaI polymorphic site in intron3 of PSMC3 gene and a MboI polymorphic site within intron 5 of PSMC6 gene, as well as a RsaI polymorphic site within exon 10 of the PSMD3 gene. χ2 analysis presented that allele frequencies differed among four breeds (Meishan, Erhualian, Qingping pig and Duroc) at PSMC3 and PSMD3 loci (P < 0.01). Association analysis showed that the PSMC3 gene has an effect on average backfat thickness (P < 0.01), total erythrocytes (P < 0.01) and hematocrit (P < 0.01), and there is a significant association between the PSMD3 genotypes and the mean corpuscular volume. PSMC6 has no effect on the production and immune traits we studied. Key words: Porcine, PSMC3, PSMC6, PSMD3, polymorphism, association analysis
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».