Massively Parallel Sequencing of Chikso (Korean Brindle Cattle) to Discover Genome-Wide SNPs and InDels
Notice bibliographique
Résumé
Since the completion of the bovine sequencing projects, a substantial number of genetic variations such as single nucleotide polymorphisms have become available across the cattle genome. Recently, cataloguing such genetic variations has been accelerated using massively parallel sequencing technology. However, most of the recent studies have been concentrated on European Bos taurus cattle breeds, resulting in a severe lack of knowledge for valuable native cattle genetic resources worldwide. Here, we present the first whole-genome sequencing results for an endangered Korean native cattle breed, Chikso, using the Illumina HiSeq 2,000 sequencing platform. The genome of a Chikso bull was sequenced to approximately 25.3-fold coverage with 98.8% of the bovine reference genome sequence (UMD 3.1) covered. In total, 5,874,026 single nucleotide polymorphisms and 551,363 insertion/deletions were identified across all 29 autosomes and the X-chromosome, of which 45% and 75% were previously unknown, respectively. Most of the variations (92.7% of single nucleotide polymorphisms and 92.9% of insertion/deletions) were located in intergenic and intron regions. A total of 16,273 single nucleotide polymorphisms causing missense mutations were detected in 7,111 genes throughout the genome, which could potentially contribute to variation in economically important traits in Chikso. This study provides a valuable resource for further investigations of the genetic mechanisms underlying traits of interest in cattle, and for the development of improved genomics-based breeding tools.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».