Systems genetics and genome-wide association approaches for analysis of feed intake, feed efficiency, and performance in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Feed intake, feed efficiency, and weight gain are important economic traits of beef cattle in feedlots. In the present study, we investigated the physiological processes underlying such traits from the point of view of systems genetics. Firstly, using data from 1334 Nellore (Bos indicus) cattle and 943,577 single nucleotide polymorphisms (SNPs), a genome-wide association analysis was performed for dry matter intake, average daily weight gain, feed conversion ratio, and residual feed intake with a Bayesian Lasso procedure. Genes within 50-kb SNPs, most relevant for explaining the genomic variance, were annotated and the biological processes underlying the traits were inferred from Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery (DAVID) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) databases. Our results indicated several putative genomic regions associated with the target phenotypes and showed that almost all genomic variances were in the SNPs located in the intergenic and intronic regions. We further identified five main metabolic pathways related to ion transport, body composition, and feed intake control, which influenced the four phenotypes simultaneously. The systems genetics approach used in this study revealed novel pathways related to feed efficiency traits in beef cattle.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».