Genome-Wide SNP Data Revealed the Extent of Linkage Disequilibrium, Persistence of Phase and Effective Population Size in Purebred and Crossbred Buffalo Populations
Notice bibliographique
Résumé
Linkage disequilibrium (LD) is a useful parameter for guiding the accuracy and power of both genome-wide association studies (GWAS) and genomic selection (GS) among different livestock species. The present study evaluated the extent of LD, persistence of phase and effective population size (Ne) for the purebred (Mediterranean buffalo; n=411) and crossbred [Mediterranean × Jianghan × Nili-Ravi buffalo, n=9; Murrah × Nili-Ravi × local (Xilin or Fuzhong) buffalo, n=36] buffalo populations using the 90K Buffalo SNP genotyping array. The results showed that the average square of correlation coefficient (r2) between adjacent SNP was 0.13 ± 0.19 across all autosomes for purebred and 0.09 ± 0.13 for crossbred, and the most rapid decline in LD was observed over the first 200 kb. Estimated r2 ≥ 0.2 extended up to approximately 50 kb in crossbred and 170 kb in purebred populations, while average r2 values ≥ 0.3 were respectively observed in the approximately10 kb and 60 kb in the crossbred and purebred populations. The largest phase correlation (RP,C = 0.47) was observed at the distance of 100 kb, suggesting that this phase was not actively preserved between the two populations. Estimated Ne for the purebred and crossbred population at the current generation was 387 and 113 individuals, respectively. These findings may provide useful information to guide the GS and GWAS in buffaloes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».