Single nucleotide polymorphism discovery in bovine liver using RNA-seq technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: RNA-seq is a useful next-generation sequencing (NGS) technology that has been widely used to understand mammalian transcriptome architecture and function. In this study, a breed-specific RNA-seq experiment was utilized to detect putative single nucleotide polymorphisms (SNPs) in liver tissue of young bulls of the Polish Red, Polish Holstein-Friesian (HF) and Hereford breeds, and to understand the genomic variation in the three cattle breeds that may reflect differences in production traits. RESULTS: The RNA-seq experiment on bovine liver produced 107,114,4072 raw paired-end reads, with an average of approximately 60 million paired-end reads per library. Breed-wise, a total of 345.06, 290.04 and 436.03 million paired-end reads were obtained from the Polish Red, Polish HF, and Hereford breeds, respectively. Burrows-Wheeler Aligner (BWA) read alignments showed that 81.35%, 82.81% and 84.21% of the mapped sequencing reads were properly paired to the Polish Red, Polish HF, and Hereford breeds, respectively. This study identified 5,641,401 SNPs and insertion and deletion (indel) positions expressed in the bovine liver with an average of 313,411 SNPs and indel per young bull. Following the removal of the indel mutations, a total of 195,3804, 152,7120 and 205,3184 raw SNPs expressed in bovine liver were identified for the Polish Red, Polish HF, and Hereford breeds, respectively. Breed-wise, three highly reliable breed-specific SNP-databases (SNP-dbs) with 31,562, 24,945 and 28,194 SNP records were constructed for the Polish Red, Polish HF, and Hereford breeds, respectively. Using a combination of stringent parameters of a minimum depth of ≥10 mapping reads that support the polymorphic nucleotide base and 100% SNP ratio, 4,368, 3,780 and 3,800 SNP records were detected in the Polish Red, Polish HF, and Hereford breeds, respectively. The SNP detections using RNA-seq data were successfully validated by kompetitive allele-specific PCR (KASPTM) SNP genotyping assay. The comprehensive QTL/CG analysis of 110 QTL/CG with RNA-seq data identified 20 monomorphic SNP hit loci (CARTPT, GAD1, GDF5, GHRH, GHRL, GRB10, IGFBPL1, IGFL1, LEP, LHX4, MC4R, MSTN, NKAIN1, PLAG1, POU1F1, SDR16C5, SH2B2, TOX, UCP3 and WNT10B) in all three cattle breeds. However, six SNP loci (CCSER1, GHR, KCNIP4, MTSS1, EGFR and NSMCE2) were identified as highly polymorphic among the cattle breeds. CONCLUSIONS: This study identified breed-specific SNPs with greater SNP ratio and excellent mapping coverage, as well as monomorphic and highly polymorphic putative SNP loci within QTL/CGs of bovine liver tissue. A breed-specific SNP-db constructed for bovine liver yielded nearly six million SNPs. In addition, a KASPTM SNP genotyping assay, as a reliable cost-effective method, successfully validated the breed-specific putative SNPs originating from the RNA-seq experiments.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».