Inbreeding and runs of homozygosity before and after genomic selection in North American Holstein cattle
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While autozygosity as a consequence of selection is well understood, there is limited information on the ability of different methods to measure true inbreeding. In the present study, a gene dropping simulation was performed and inbreeding estimates based on runs of homozygosity (ROH), pedigree, and the genomic relationship matrix were compared to true inbreeding. Inbreeding based on ROH was estimated using SNP1101, PLINK, and BCFtools software with different threshold parameters. The effects of different selection methods on ROH patterns were also compared. Furthermore, inbreeding coefficients were estimated in a sample of genotyped North American Holstein animals born from 1990 to 2016 using 50 k chip data and ROH patterns were assessed before and after genomic selection. RESULTS: Using ROH with a minimum window size of 20 to 50 using SNP1101 provided the closest estimates to true inbreeding in simulation study. Pedigree inbreeding tended to underestimate true inbreeding, and results for genomic inbreeding varied depending on assumptions about base allele frequencies. Using an ROH approach also made it possible to assess the effect of population structure and selection on distribution of runs of autozygosity across the genome. In the simulation, the longest individual ROH and the largest average length of ROH were observed when selection was based on best linear unbiased prediction (BLUP), whereas genomic selection showed the largest number of small ROH compared to BLUP estimated breeding values (BLUP-EBV). In North American Holsteins, the average number of ROH segments of 1 Mb or more per individual increased from 57 in 1990 to 82 in 2016. The rate of increase in the last 5 years was almost double that of previous 5 year periods. Genomic selection results in less autozygosity per generation, but more per year given the reduced generation interval. CONCLUSIONS: This study shows that existing software based on the measurement of ROH can accurately identify autozygosity across the genome, provided appropriate threshold parameters are used. Our results show how different selection strategies affect the distribution of ROH, and how the distribution of ROH has changed in the North American dairy cattle population over the last 25 years.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».