Meta-analysis of GWAS of bovine stature with >50,000 animals imputed to whole-genome sequence
Notice bibliographique
Résumé
Extensive meta analysis of GWAS in humans has identified 697 significant SNP, however these SNP explainonly 20% the total genetic variation. In order to compare the genetic architecture of stature in humans tostature in cattle, we performed a large meta-analysis using imputed sequence data. The 1000 Bull Genomesproject provided a multi-breed reference population of 1,147 sequenced animals to impute SNP-chipgenotypes up to whole genome sequence for 15 populations. The populations from Australia, Canada,Denmark, Finland, France, Germany, the Netherlands, and the USA represented the Angus, Fleckvieh,Holstein, Jersey, Montbeliarde, Normande, and Nordic Red Dairy Cattle breeds. Genome-wide associationstudies were performed on stature phenotypes for each of the populations. Individual GWAS studies revealedmany QTL regions and several regions harboured good candidate genes, e.g. PLAG1, IGF2. Results fromthese GWAS studies were combined in a meta-analysis to increase the power for QTL detection and torefine QTL regions exploiting the different patterns of LD among the breeds. Results of this meta-analysiswill be validated in an independent population to determine how much of the variation in stature can beexplained by the significant SNP
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».