A Whole-Genome Scan to Map Quantitative Trait Loci for Conformation and Functional Traits in Canadian Holstein Bulls
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement of livestock populations can be achieved through detection and mapping of genetic markers linked to quantitative trait loci (QTL). With the completion of the bovine genome sequence assembly, single nucleotide polymorphism (SNP) assays spanning the whole bovine genome and research work on large-scale identification, validation, and analysis of genotypic variation in cattle has become possible. A total of 462 Canadian Holstein Bulls were used to test the association between SNP and QTL. Single locus linkage disequilibrium regression model was implemented to perform a whole genome scan to identify and map QTL affecting conformation and functional traits. One thousand five hundred thirty-six SNP markers from introns and exons of potential QTL regions for economically important traits across the bovine genome were selected for association analysis. A total of 45 and 151 SNP were found to be associated with 17 conformation and functional traits at a genome- and chromosome-wise significance level, respectively. Among the 196 significant SNP, 169 of them are newly detected in this study, whereas 27 of them have been reported in previous literature and 161 of these were located in genes and are worth further investigating to potentially identify the causative mutations underlying the QTL. The single locus linkage disequilibrium regression method using SNP marker genotypes has proven to be a successful methodology for detecting and mapping QTL in dairy cattle populations.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».