Genome‐wide population structure and admixture analysis reveals weak differentiation among Ugandan goat breeds
Notice bibliographique
Résumé
Summary Uganda has a large population of goats, predominantly from indigenous breeds reared in diverse production systems, whose existence is threatened by crossbreeding with exotic Boer goats. Knowledge about the genetic characteristics and relationships among these Ugandan goat breeds and the potential admixture with Boer goats is still limited. Using a medium‐density single nucleotide polymorphism (SNP) panel, we assessed the genetic diversity, population structure and admixture in six goat breeds in Uganda: Boer, Karamojong, Kigezi, Mubende, Small East African and Sebei. All the animals had genotypes for about 46 105 SNPs after quality control. We found high proportions of polymorphic SNPs ranging from 0.885 (Kigezi) to 0.928 (Sebei). The overall mean observed (HO) and expected (HE) heterozygosity across breeds was 0.355 ± 0.147 and 0.384 ± 0.143 respectively. Principal components, genetic distances and admixture analyses revealed weak population sub‐structuring among the breeds. Principal components separated Kigezi and weakly Small East African from other indigenous goats. Sebei and Karamojong were tightly entangled together, whereas Mubende occupied a more central position with high admixture from all other local breeds. The Boer breed showed a unique cluster from the Ugandan indigenous goat breeds. The results reflect common ancestry but also some level of geographical differentiation. admixture and f4 statistics revealed gene flow from Boer and varying levels of genetic admixture among the breeds. Generally, moderate to high levels of genetic variability were observed. Our findings provide useful insights into maintaining genetic diversity and designing appropriate breeding programs to exploit within‐breed diversity and heterozygote advantage in crossbreeding schemes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».