Haplotype combination of <i>SREBP-1c</i> gene sequence variants is associated with growth traits in cattle
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to examine the association of the SREBP-1c polymorphism with growth traits in cattle breeds. Five sequence variants (SVs) were identified within the bovine sterol regulatory element-binding protein-1c gene (SREBP-1c), using DNA sequencing, PCR, PCR–RFLP, and forced PCR–RFLP methods. These polymorphisms include three missense mutations (SV1, SV4, and SV5) in exons 7, 9, and 12, a silent mutation (SV3) in exon 9, and a large deletion (SV2) in intron 7. Overall, we report the validation of polymorphisms within the bovine SREBP-1c gene, and the haplotype variability and extent of linkage disequilibrium (LD) in 1061 individuals representing the five main cattle breeds from China. We also investigated haplotype frequencies and LD coefficients for five SVs in all study populations. LD and haplotype structure of SREBP-1c were different between breeds. The result of haplotype analysis of five SVs showed that 27 different haplotypes were identified by all breeds. Two haplotypes (Hap1 and Hap2) shared by all five populations accounted for 42.75%, 35.68%, 36.44%, 25.43%, and 96.26% of all haplotypes observed in the cattle breeds Nanyang, Qinchuan, Jiaxian, Jinnan, and Chinese Holstein, respectively. The statistical analyses indicated that one single SV and 38 combined haplotypes were significantly associated with growth traits in the Nanyang cattle population (P < 0.05 or P < 0.01). The results of this study suggest that the SREBP-1c gene possibly is a strong candidate gene that affects growth traits in the Chinese beef cattle breeding program.
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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 ».