Genome Wide Association Studies (GWAS) Identify QTL on SSC2 and SSC17 Affecting Loin Peak Shear Force in Crossbred Commercial Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Of all the meat quality traits, tenderness is considered the most important with regard to eating quality and market value. In this study we have utilised genome wide association studies (GWAS) for peak shear force (PSF) of loin muscle as a measure of tenderness for 1,976 crossbred commercial pigs, genotyped for 42,721 informative SNPs using the Illumina PorcineSNP60 Beadchip. Four 1 Mb genomic regions, three on SSC2 (at 4 Mb, 5 Mb and 109 Mb) and one on SSC17 (at 20 Mb), were detected which collectively explained about 15.30% and 3.07% of the total genetic and phenotypic variance for PSF respectively. Markers ASGA0008566, ASGA0008695, DRGA0003285 and ASGA0075615 in the four regions were strongly associated with the effects. Analysis of the reference genome sequence in the region with the most important SNPs for SSC2_5 identified FRMD8, SLC25A45 and LTBP3 as potential candidate genes for meat tenderness on the basis of functional annotation of these genes. The region SSC2_109 was close to a previously reported candidate gene CAST; however, the very weak LD between DRGA0003285 (the best marker representing region SSC2_109) and CAST indicated the potential for additional genes which are distinct from, or interact with, CAST to affect meat tenderness. Limited information of known genes in regions SSC2_109 and SSC17_20 restricts further analysis. Re-sequencing of these regions for informative animals may help to resolve the molecular architecture and identify new candidate genes and causative mutations affecting this trait. These findings contribute significantly to our knowledge of the genomic regions affecting pork shear force and will potentially lead to new insights into the molecular mechanisms regulating meat tenderness.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».