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Enregistrement W2742825853 · doi:10.2527/asasann.2017.696

696 Whole-genome single nucleotide polymorphism study of Romanov sheep

2017· article· en· W2742825853 sur OpenAlexaboutno aff
Т. Е. Денискова, А. В. Доцев, Marina Selionova, Klaus Wimmers, Henry Reyer, В. Р. Харзинова, Г. Брем, N. A. Zinovieva

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedCrossbreedBiologyGenetic diversitySingle-nucleotide polymorphismGeneticsDemographyGenotypePopulationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Romanov breed stands out from the global variety of sheep breeds. Romanovs originated from local sheep at the end of 17th century in the Volga Valley. Since the 1970s, the breed has become popular in France, Canada, and the United States. Some unique traits are of permanent interest to this Russian breed. Primarily, Romanovs have outstanding reproduction qualities: early sexual maturity, out-of-season breeding ability, and extraordinary prolificacy. Using Romanov ewes in crossbreeding programs is a profitable, practical method to increase the number of highly viable hybrids. In addition, the Romanov breed has unique wool properties, which are very suitable for manufacturing felt products, rugs, and mats. However, detailed genetic information on the breed is lacking. Therefore, we performed the whole-genome SNP analysis of the original Romanov sheep to study its genetic diversity and genetic relationships with other Russian breeds. We genotyped 42 samples of Romanovs using the OvineSNP50K BeadChip and pooled the data with the set from 24 Russian breeds. Quality filtering was performed in PLINK version 1.07. Calculations were done in PLINK version 1.07, GENETIX version 4.05, and HP-Rare 1.1. We found a lower level of genetic diversity in Romanovs (Ho = 0.350 and Ar = 1.862) in comparison with other coarse wool breeds (Ho = 0.377 and Ar = 1.899). At the same time, Romanovs, compared with the 24 breeds, were characterized by the most insignificant deviation from Hardy–Weinberg equilibrium (Fis = −0.005). In other breeds, Fis values varied from −0.028 to −0.082. Pairwise Fst values ranged from 0.084 to 0.124 between Romanovs and Kuibyshev and Kuchugur, respectively. The MDS analysis revealed the genetic uniqueness of Romanov sheep. Principal component (PC) 1 divided all breeds into 2 groups according the wool type (fine wool + semifine wool and coarse wool) with 4.7% of total genetic variance. By PC1 the Romanov formed an incorporated bunch and logically clustered with coarse-wool breeds. However, the Romanov was clearly separated from the others by PC2, which explained 3.8% of additional genetic variability. Most likely, a high level of consolidation and genetic differentiation of the Romanov breed from other Russian sheep are explained by its “pure gene” origin and was not improved by any breed. Our study is the first attempt to reveal the outstanding genetic nature of original Romanov sheep on whole-genome level. We will extend our study by genotyping more samples with medium-density DNA chip and using NGS technology. The research was performed under financial support of Russian Scientific Foundation (number 14-36-00039).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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