283 Validation of Quantitative Trait Loci Associated with Grazing Distribution Traits in Beef Cattle Using Bayes C.
Notice bibliographique
Résumé
Concentrated grazing may destroy wildlife habitat, reduce forage harvest, and degrade riparian areas; therefore, it is necessary to develop tools to improve grazing distribution for extensive pastures in beef production systems. A previous genome-wide association study identified 5 QTL on BTA 4, 12, 17, and 29 that were associated with grazing distribution indices (rolling and rough). The objective of this study was to validate these QTL using additional association analyses with a Bayesian approach. Global positioning system (GPS) technology was used to collect grazing distribution phenotypes from 80 beef cows on 5 ranches in New Mexico, Montana, and Arizona. Percent slope, elevation, and distance from water were calculated using GPS coordinates and incorporated into two terrain-use indices (rough and rolling). Cows were genotyped with 777,962 SNP and after applying standard SNP quality filters, 733,713 SNP from 75 cows were available for analysis. A single chromosome (BTA 4, 12, 17, 29) association analysis was performed for both the rough and rolling indices using Bayes C (within the BOLT software package. The posterior inclusion probability (PIP) for each SNP was estimated. The association between rs109619368 on BTA 17 and the rough index was confirmed (PIP = 2.1%); however, the QTL on BTA 4, 12, and 29 were not verified. To further investigate this, 50 SNP spanning 0.2 MB on BTA 29 were analyzed with the rolling index. Two SNP were confirmed in this analysis: rs42161939 (PIP = 54.9%) and rs43744222 (PIP = 21.6%). The Bayesian approach applied in this study, in which markers are simultaneously fit in the model, revealed 3 QTL concordant with previous analyses which used a single-marker regression approach. These results suggest that grazing distribution traits are under genetic control; however, a greater number of observations are needed to confirm the QTL associated with grazing distribution (SW15-015).
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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».