Genome-Wide Characterization of Selection Signatures and Runs of Homozygosity in Ugandan Goat Breeds
Notice bibliographique
Résumé
Both natural and artificial selection are among the main driving forces shaping genetic variation across the genome of livestock species. Selection typically leaves signatures in the genome, which are often characterized by high genetic differentiation across breeds and/or a strong reduction in genetic diversity in regions associated with traits under intense selection pressure. In this study, we evaluated selection signatures and genomic inbreeding coefficients, F_ROH, based on runs of homozygosity (ROH), in six Ugandan goat breeds: Boer (n = 13), and the indigenous breeds Karamojong (n = 15), Kigezi (n = 29), Mubende (n = 29), Small East African (n = 29) and Sebei (n = 29). After genotyping quality control, 45,294 autosomal single nucleotide polymorphisms (SNPs) remained for further analyses. A total of 394 and 6 breed-specific putative selection signatures were identified across all breeds, based on marker-specific fixation index (F_ST-values) and haplotype differentiation (hapFLK), respectively. These regions were enriched with genes involved in signalling pathways associated directly or indirectly with environmental adaptation, such as immune response (e.g. IL10RB and IL23A), growth and fatty acid composition (e.g. FGF9 and IGF1), and thermo-tolerance (e.g. MTOR and MAPK3). The study revealed little overlap between breeds in genomic regions under selection and generally did not display the typical classic selection signatures as expected due to the complex nature of the traits. In the Boer breed, candidate genes associated with production traits, such as body size and growth (e.g. GJB2 and GJA3) were also identified. Furthermore, analysis of ROH in indigenous goat breeds showed very low levels of genomic inbreeding (with the mean F_ROH per breed ranging from 0.8% to 2.4%), as compared to higher inbreeding in Boer (mean F_ROH = 13.8%). Short ROH were more frequent than long ROH, except in Karamojong, providing insight in the developmental history of these goat breeds. This study provides insights into the effects of long-term selection in Boer and indigenous Ugandan goat breeds, which are relevant for implementation of breeding programs and conservation of genetic resources, as well as their sustainable use and management.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».