Population genetic structure and performing assignment test on six Iranian native goats using simple sequence repeat markers
Notice bibliographique
Résumé
The native goat breeds could be better managed and their genetic diversity to be conserved through identification of population genetic structure. Total of 299 animals from six goat breeds, which are major native breeds of Iran, were used to study their genetic structure and understand relationship among the breeds using SSR markers on 13 microsatellite loci. The breeds were selected from different geographic regions of Iran. The results indicated that there is high genetic diversity at the population level (HS of 0.78) and at the species level (HT of 0.86). The level of inbreeding was low across the breeds and even genetic diversion was observed among them, indicating a low level of gene flow at the regional scale. Some level of admixtures was observed among breeds, which supported by clustering of the breeds based on their geographic origin. Analysis of the population genetic structure indicated that all breeds are grouped into four clusters. The assignment accuracy per locus ranged from 40.1% (BM4621) to 66.9% (oarJMP23). The assignment power of microsatellites based on the Bayesian method had positive correlation with the number of alleles and gene differentiation coefficient (Gst) per locus. In conclusion, this study provided a genetic profile for the conservation and improvement and origin of the studied breeds.
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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 ».