Genetic variation of <i>PRLR</i> gene and association with milk performance traits in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Prolactin plays an important regulatory function in mammary gland development, milk secretion, and expression of milk protein genes. Prolactin exerts diverse functions in its several target tissues through specific membrane receptors. Hence, prolactin receptor (PRLR) gene is a potential quantitative trait locus and genetic marker of milk performance traits in dairy cattle. In this study, the genetic polymorphisms of part of the PRLR gene were detected in a population of 385 cows of Chinese Holstein dairy cattle to determine the association between PRLR gene and milk performance traits. Using polymerase chain reaction-single-strand conformation polymorphism (PCR-SSCP) and sequencing, two alleles in exon 3 and three alleles in exon 7 of PRLR gene were identified. Four of the detected SNPs lead to the amino acid substitution. Statistical results indicated that PRLRE3 and PRLRE7 loci were significantly associated with milk yield (P < 0.01), and fat percentage (P < 0.05). The cows with genotypes AB had significantly higher milk yield (P < 0.05), and cows with genotypes AA had significantly higher fat percentage (P < 0.05) in locus PRLRE3. The cows with genotypes BB had significantly higher milk yield (P < 0.05), and fat percentage (P < 0.05) in locus PRLRE7. In addition, based on the nine genotypes constructed from 13 combined genotypes, the association analysis between combined genotypes and milk performance traits was carried out. Results show that the cows with combined genotypes ABBB had significantly higher milk yield and fat percentage. Our finding implies that PRLRE3 and PRLRE7 loci of the PRLR gene would be useful genetic markers in selection program on milk performance traits in Holsteindairy cattle. Key words: Holstein dairy cattle, prolactin receptor, milk performance traits
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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 ».