Array-Based Whole-Genome Survey of Dog Saliva DNA Yields High Quality SNP Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genome-wide association scans for genetic loci underlying both Mendelian and complex traits are increasingly common in canine genetics research. However, the demand for high-quality DNA for use on such platforms creates challenges for traditional blood sample ascertainment. Though the use of saliva as a means of collecting DNA is common in human studies, alternate means of DNA collection for canine research have instead been limited to buccal swabs, from which dog DNA is of insufficient quality and yield for use on most high-throughput array-based systems. We thus investigated an animal-based saliva collection method for ease of use and quality of DNA obtained and tested the performance of saliva-extracted canine DNA on genome-wide genotyping arrays. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Overall, we found that saliva sample collection using this method was efficient. Extractions yielded high concentrations ( approximately 125 ng/ul) of high-quality DNA that performed equally well as blood-extracted DNA on the Illumina Infinium canine genotyping platform, with average call rates >99%. Concordance rates between genotype calls of saliva- versus blood-extracted DNA samples from the same individual were also >99%. Additionally, in silico calling of copy number variants was successfully performed and verified by PCR. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our findings validate the use of saliva-obtained samples for genome-wide association studies in canines, highlighting an alternative means of collecting samples in a convenient and non-invasive manner.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».