Detecting Positive Selection of Korean Native Goat Populations Using Next-Generation Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Goats (Capra hircus) are one of the oldest species of domesticated animals.Native Korean goats are a particularly interesting group, as they are indigenous to the area and were raised in the Korean peninsula almost 2,000 years ago.Although they have a small body size and produce low volumes of milk and meat, they are quite resistant to lumbar paralysis.Our study aimed to reveal the distinct genetic features and patterns of selection in native Korean goats by comparing the genomes of native Korean goat and crossbred goat populations.We sequenced the whole genome of 15 native Korean goats and 11 crossbred goats using next-generation sequencing (Illumina platform) to compare the genomes of the two populations.We found decreased nucleotide diversity in the native Korean goats compared to the crossbred goats.Genetic structural analysis demonstrated that the native Korean goat and crossbred goat populations shared a common ancestry, but were clearly distinct.Finally, to reveal the native Korean goat's selective sweep region, selective sweep signals were identified in the native Korean goat genome using cross-population extended haplotype homozygosity (XP-EHH) and a cross-population composite likelihood ratio test (XP-CLR).As a result, we were able to identify candidate genes for recent selection, such as the CCR3 gene, which is related to lumbar paralysis resistance.Combined with future studies and recent goat genome information, this study will contribute to a thorough understanding of the native Korean goat genome.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».