Detailed characterization of the porcine <i>MC4R</i> gene in relation to fatness and growth
Notice bibliographique
Résumé
In contrast to the human MC4R gene, where multiple variants have been described, several of which are associated with appetite and obesity, few MC4R variants have been reported in the pig. The most interesting polymorphism reported to date in the pig is p.Asp298Asn, which is significantly associated with variation in growth and fatness traits in most breeds and crosses. However, some reports have seemingly failed to confirm this association. The discrepancy of p.Asp298Asn associations in some pig populations suggested that further discovery of SNPs in MC4R would be useful. Utilizing the recently released pig genome sequence information, we obtained the whole MC4R genome sequence and detected five additional SNPs, a variable (CA)(n) repeat and a C indel in the ISU Berkshire x Yorkshire pig resource family. Linkage disequilibrium (LD) analysis revealed that the additional five SNPs were not in strong LD with p.Asp298Asn, but single marker association analysis indicated that they were significantly (P < 0.05) associated with fatness measures and very highly significantly (P < 0.0001) associated with average daily gain on test (ADGTEST). Three major haplotypes were identified and the subsequent association analyses suggested that the two non-synonymous SNPs had different effects, e.g. p.Arg236His influenced back fat and growth on test while p.Asp298Asn was primarily associated with variation in growth rate in this population. An interaction effect between these two SNPs was found for ADGTEST, which may partly explain some of the previous discrepancies reported for MC4R in different pig populations. Examination of the p.Arg236His polymorphism in populations where the effect of p.Asp298Asn is limited is warranted.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».