QTL detection for growth and carcass quality traits thanks to a high density SNP chip in pig
Notice bibliographique
Résumé
Genetic improvement of carcass quality in pig implies traits measurements on related animals. In such situation, marker-assisted selection could lead to greater genetic gain than phenotypic selection. A family structured population of 454 F2 pigs was produced as an inter-cross between 2 commercial sire lines in order to detect quantitative trait loci (QTL) for growth and carcass quality traits. Animals from the 3 generations of the experimental design were genotyped using the Porcine 60k SNP Illumina Beadchip. Linkage Disequilibrium and Linkage Analyses were performed according to a maximum-likelihood interval mapping methodology using the QTLMap software. A total of 77 QTL were detected at the 5% significance chromosome-wide level. Four of these QTL exceeded the genome-wide 5% significance threshold. Thirty nine QTL influence growth or body composition traits and 34 QTL influence meat quality traits. QTL affecting the average daily gain were detected on SSC4, 6, 14 and 15. Q TL affecting carcass composition traits were detected on all chromosomes, except SSC10, 17 and 18. Finally, QTL were detected for early and ultimate pH, colour measurements (L*a*b Minolta coordinates), shear force measured on raw and cooked meat, intramuscular fat content and glycolytic potential, on all chromosomes, except SSC12 and 13. Several QTL were co-localized suggesting pleiotropic effects for some chromosomal regions. Thus, significant QTL were detected in the present study for a large scale of production traits. Additionally, a transcriptome analysis of LM and SM samples, obtained shortly after slaughter, was realized to detect expression QTL (data not shown). These data may be useful to identify causal polymorphisms of QTL and to exploit them in efficient marker-assisted selection programs.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».