Extent of linkage disequilibrium, consistency of gametic phase, and imputation accuracy within and across Canadian dairy breeds
Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection requires a large reference population to accurately estimate single nucleotide polymorphism (SNP) effects. In some Canadian dairy breeds, the available reference populations are not large enough for accurate estimation of SNP effects for traits of interest. If marker phase is highly consistent across multiple breeds, it is theoretically possible to increase the accuracy of genomic prediction for one or all breeds by pooling several breeds into a common reference population. This study investigated the extent of linkage disequilibrium (LD) in 5 major dairy breeds using a 50,000 (50K) SNP panel and 3 of the same breeds using the 777,000 (777K) SNP panel. Correlation of pair-wise SNP phase was also investigated on both panels. The level of LD was measured using the squared correlation of alleles at 2 loci (r(2)), and the consistency of SNP gametic phases was correlated using the signed square root of these values. Because of the high cost of the 777K panel, the accuracy of imputation from lower density marker panels [6,000 (6K) or 50K] was examined both within breed and using a multi-breed reference population in Holstein, Ayrshire, and Guernsey. Imputation was carried out using FImpute V2.2 and Beagle 3.3.2 software. Imputation accuracies were then calculated as both the proportion of correct SNP filled in (concordance rate) and allelic R(2). Computation time was also explored to determine the efficiency of the different algorithms for imputation. Analysis showed that LD values >0.2 were found in all breeds at distances at or shorter than the average adjacent pair-wise distance between SNP on the 50K panel. Correlations of r-values, however, did not reach high levels (<0.9) at these distances. High correlation values of SNP phase between breeds were observed (>0.94) when the average pair-wise distances using the 777K SNP panel were examined. High concordance rate (0.968-0.995) and allelic R(2) (0.946-0.991) were found for all breeds when imputation was carried out with FImpute from 50K to 777K. Imputation accuracy for Guernsey and Ayrshire was slightly lower when using the imputation method in Beagle. Computing time was significantly greater when using Beagle software, with all comparable procedures being 9 to 13 times less efficient, in terms of time, compared with FImpute. These findings suggest that use of a multi-breed reference population might increase prediction accuracy using the 777K SNP panel and that 777K genotypes can be efficiently and effectively imputed using the lower density 50K SNP panel.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».