Whole-genome resequencing of Ujumqin sheep to investigate the determinants of the multi-vertebral trait
Notice bibliographique
Résumé
The Ujumqin sheep is one of the most profitable breeds in China, with unique multi-vertebral characteristics. We performed high-throughput genome resequencing of five multi-vertebral and three non-multi-vertebral sheep in an Ujumqin population. We identified the genomic regions that correlated with the germplasm characteristics to establish the cause of the "multi-vertebral" phenotype in this breed. Sequencing generated a total of 314 952 000 000 bp of raw data. The alignment rate of all the samples was between 98.53% and 99.11%, and the mean depth of coverage relative to the reference genome was between 11.58× and 14.92×. After comparing the differences between the two groups, we identified 21 homozygous single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the mutant exons of 14 genes. Nineteen loci of 10 genes contained nonsynonymous mutations, while two loci contained synonymous mutations. Resequencing revealed homozygous mutations comprised of 44 indels located within exons of 19 genes. These indels included 37 frameshift mutations, 6 non-frameshift mutations, and 1 stopgain single nucleotide variation (SNV). Finally, comparisons of genotypic variations revealed 17 genes with homozygous mutations in their coding regions, 5 of which have previously been associated with vertebral development and the remaining 12 genes were newly identified in this study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».