Quantitative Trait Loci Affecting Rous Sarcoma Virus Induced Tumor Regression Trait in F2 Intercross Chickens
Notice bibliographique
Résumé
We performed a genome-wide linkage and quantitative trait locus (QTL) analysis to confirm the existence of QTL affecting Rous Sarcoma Virus (RSV) induced tumor regression, and to estimate their effects on phenotypic variance in an F2 resource population. The F2 population comprised 158 chickens obtained by crossing tumor regressive White Leghorn (WL) and tumor progressive Rhode Island Red (RIR) lines was measured for tumor formation after RSV inoculation. Forty-three tumor progressive and 28 tumor regressive chickens were then used for genome-wide linkage and QTL analysis using a total of 186 microsatellite markers. Microsatellite markers were mapped on 20 autosomal chromosomes. A significant QTL was detected with marker LEI0258 located within the MHC B region on chromosome 16. This QTL had the highest F ratio (9.8) and accounted for 20.1% of the phenotypic variation. Suggestive QTL were also detected on chromosomes 4, 7 and 10. The QTL on chromosome 4 were detected at the 1% chromosome-wide level explaining 17.5% of the phenotypic variation, and the QTLs on chromosome 7 and 10 were detected at the 5% chromosome-wide level and explained 11.1% and 10.5% of the phenotypic variation, respectively. These results indicate that the QTLs in the non-MHC regions play a significant role in RSV-induced tumor regression. The present study constitutes one of the first preliminary reports in domestic chickens for QTLs affecting RSV-induced tumor regression outside the MHC region.
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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 | 0,001 | 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 ».