Genome-wide association study identifies candidate genes for piglet splay leg syndrome in different populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Piglet splay leg syndrome (PSL) is one of the most frequent genetic defects, and can cause considerable economic loss in pig production. The present understanding of etiology and pathogenesis of PSL is poor. The current study focused on identifying loci associated with PSL through a genome-wide association study (GWAS) performed with the Illumina Porcine60 SNP Beadchip v2.0. The study was a case/control design with four pig populations (Duroc, Landrace, Yorkshire and one crossbred of Landrace × Yorkshire). RESULT: After quality control of the genotyping data, 185 animals (73 cases, 112 controls) and 43,495 SNPs were retained for further analysis. Principal components (PCs) identified from the genomic kinship matrix were included in the statistical model for correcting the effect of population structure. Seven chromosome-wide significant SNPs were identified on Sus scrofa chromosome 1 (SSC1), SSC2 (2 SNPs), SSC7, SSC15 (2 SNPs) and SSC16 after strict Bonferroni correction. Four genes (HOMER1 and JMY on SSC2, ITGA1 on SSC16, and RAB32 on SSC1) related to muscle development, glycogen metabolism and mitochondrial dynamics were identified as potential candidate genes for PSL. CONCLUSIONS: We identified seven chromosome-wide significant SNPs associated with PSL and four potential candidate genes for PSL. To our knowledge, this is the first pilot study aiming to identify the loci associated with PSL using GWAS. Further investigations and validations for those findings are encouraged.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».