A targeted genotyping approach to enhance the identification of variants for lactation persistency in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Lactation persistency (LP), defined as the ability of a cow to maintain milk production at a high level after milk peak, is an important phenotype for the dairy industry. In this study, we used a targeted genotyping approach to scan for potentially functional single nucleotide polymorphisms (SNPs) within 57 potential candidate genes derived from our previous genome wide association study on LP and from the literature. A total of 175,490 SNPs were annotated within 10-kb flanking regions of the selected candidate genes. After applying several filtering steps, a total of 105 SNPs were retained for genotyping using target genotyping arrays. SNP association analyses were performed in 1,231 Holstein cows with 69 polymorphic SNPs using the univariate liner mixed model with polygenic effects using DMU package. Six SNPs including rs43770847, rs208794152, and rs208332214 in ADRM1; rs209443540 in C5orf34; rs378943586 in DDX11; and rs385640152 in GHR were suggestively significantly associated with LP based on additive effects and associations with 4 of them (rs43770847, rs208794152, rs208332214, and rs209443540) were based on dominance effects at P < 0.05. However, none of the associations remained significant at false discovery rate adjusted P (FDR) < 0.05. The additive variances explained by each suggestively significantly associated SNP ranged from 0.15% (rs43770847 in ADRM1) to 5.69% (rs209443540 in C5orf34), suggesting that these SNPs might be used in genetic selection for enhanced LP. The percentage of phenotypic variance explained by dominance effect ranged from 0.24% to 1.35% which suggests that genetic selection for enhanced LP might be more efficient by inclusion of dominance effects. Overall, this study identified several potentially functional variants that might be useful for selection programs for higher LP. Finally, a combination of identification of potentially functional variants followed by targeted genotyping and association analysis is a cost-effective approach for increasing the power of genetic association studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».