PSI-9 Molecular characterization of Berganês sheep, a locally adapted ecotype from Brazilian semi-arid region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Ovis aries species is phenotypically diverse and it is bred around the world for meat, milk and wool production. In the 1980s, small farmers in the semi-arid region of Pernambuco, Brazil, initiated the introgression of genes from Santa Inês and Bergamácia breeds in their local sheep of undefined breed, and the selection of individuals in an unstructured form, giving rise to an ecotype with unique characteristics called Berganês. The aim of this study was to perform genetic structure analysis of the Berganês ecotype population on farms in the state of Pernambuco using the Illumina® BeadChip OvineSNP50 high density chip as a way of increasing knowledge about the ecotype. Animals from seven farms were genotyped, totaling 96 animals (17 males and 79 females). Of the 54,241 Single Nucleotide Polymorphism (SNPs) found, we elected the ones with GenCall Score > 0.5, Hardy-Weinberg equilibrium (significance at 0.01) and lower allele frequency (MAF) > 0.2. In addition, only SNPs located on the autosomal chromosomes were maintained, according to version 4.0 of the sheep genome, with 39,250 SNPs being selected. The observed and expected mean heterozygosity values were, respectively, 0.37159 and 0.37943. The F statistics found were: FIS = 0.02622, FST = 0 and FIT = 0.02394. Most of the variability found (97.61%), which was estimated by AMOVA, is uniformly distributed within the herds and the Principal Component Analysis (PCA) did not allow the visual identification of a substructure considering herds, sex or phenotypic characteristics (coat color, ear size and insertion, and head morphology). Thus, the genetic variability presented in the animals of the Berganês ecotype is distributed homogeneously among the herds analyzed. Therefore, the genetic characterization presented here represents a key point in the creation of conservation plans and breeding programs, improving the efficiency of selection processes and the selection of breeders.
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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 ».