Impact of whole-genome amplification on the reliability of pre-transfer cattle embryo breeding value estimates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome-wide profiling of single-nucleotide polymorphisms is receiving increasing attention as a method of pre-implantation genetic diagnosis in humans and of commercial genotyping of pre-transfer embryos in cattle. However, the very small quantity of genomic DNA in biopsy material from early embryos poses daunting technical challenges. A reliable whole-genome amplification (WGA) procedure would greatly facilitate the procedure. RESULTS: Several PCR-based and non-PCR based WGA technologies, namely multiple displacement amplification, quasi-random primed library synthesis followed by PCR, ligation-mediated PCR, and single-primer isothermal amplification were tested in combination with different DNA extractions protocols for various quantities of genomic DNA inputs. The efficiency of each method was evaluated by comparing the genotypes obtained from 15 cultured cells (representative of an embryonic biopsy) to unamplified reference gDNA. The gDNA input, gDNA extraction method and amplification technology were all found to be critical for successful genome-wide genotyping. The selected WGA platform was then tested on embryo biopsies (n = 226), comparing their results to that of biopsies collected after birth. Although WGA inevitably leads to a random loss of information and to the introduction of erroneous genotypes, following genomic imputation the resulting genetic index of both sources of DNA were highly correlated (r = 0.99, P<0.001). CONCLUSION: It is possible to generate high-quality DNA in sufficient quantities for successful genome-wide genotyping starting from an early embryo biopsy. However, imputation from parental and population genotypes is a requirement for completing and correcting genotypic data. Judicious selection of the WGA platform, careful handling of the samples and genomic imputation together, make it possible to perform extremely reliable genomic evaluations for pre-transfer embryos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».