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Enregistrement W2986438586 · doi:10.3390/ani9110997

Genome-Wide Association Study for Milk Fatty Acids in Holstein Cattle Accounting for the DGAT1 Gene Effect

2019· article· en· W2986438586 sur OpenAlexafffund
Valdecy Aparecida Rocha da Cruz, Hinayah Rojas de Oliveira, Luiz F. Brito, A. Fleming, Steven Larmer, F. Miglior, Flávio S. Schenkel

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensOntario GenomicsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésCandidate geneGenome-wide association studyGeneBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGenetic associationCovariateDairy cattleFatty acidBovine milkFood scienceGenotypeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of genomic regions and candidate genes associated with milk fatty acids contributes to better understand the underlying biology of these traits and enables breeders to modify milk fat composition through genetic selection. The main objectives of this study were: (1) to perform genome-wide association analyses for five groups of milk fatty acids in Holstein cattle using a high-density (777K) SNP panel; and (2) to compare the results of GWAS accounting (or not) for the DGAT1 gene effect as a covariate in the statistical model. The five groups of milk fatty acids analyzed were: (1) saturated (SFA); (2) unsaturated (UFA); (3) short-chain (SCFA); (4) medium-chain (MCFA); and (5) long-chain (LCFA) fatty acids. When DGAT1 was not fitted as a covariate in the model, significant SNPs and candidate genes were identified on BTA5, BTA6, BTA14, BTA16, and BTA19. When fitting the DGAT1 gene in the model, only the MGST1 and PLBD1 genes were identified. Thus, this study suggests that the DGAT1 gene accounts for most of the variability in milk fatty acid composition and the PLBD1 and MGST1 genes are important additional candidate genes in Holstein cattle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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