A comprehensive comparison of high-density SNP panels and an alternative ultra-high-density panel for genomic analyses in Nellore cattle
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that some genotyping platforms might not work very well for Zebu cattle when compared with Taurine breeds. In addition, the availability of panels with low to moderate number of overlapping markers is a limitation for combining datasets for genomic evaluations, especially when animals are genotyped using different SNP panels. In the present study, we compared the performance of medium- and high-density (HD) commercially available panels and investigated the feasibility of developing an ultra-HD panel (SP) containing markers from an Illumina (HD_I) and an Affymetrix (HD_A) panels. The SP panel contained 1 123 442 SNPs. After performing SNP pruning on the basis of linkage disequilibrium, HD_A, HD_I and SP contained 429 624, 365 225 and 658 770 markers distributed across the whole genome. The overall mean proportion of markers pruned out per chromosome for HD_A, HD_I and SP was 15.17%, 43.18%, 38.63% respectively. The HD_I panel presented the highest mean number of runs-of-homozygosity segments per animal (45.48%, an increment of 5.11% compared with SP) and longer segments, on average (3057.95 kb per segment), than did both HD_A and SP. HD_I also showed the highest mean number of SNPs per run-of-homozygosity segment. Consequently, the majority of animals presented the highest genomic inbreeding levels when genotyped using HD_I. The visual examination of marker distribution along the genome illustrated uncovered regions among the different panels. Haplotype-block comparison among panels and the average haplotype size constructed on the basis of HD_A were smaller than those from HD_I. The average number of SNPs per haplotype was different between HD_A and HD_I. Both HD_A and HD_I panels achieved high imputation accuracies when used as the lower-density panels for imputing to SP. However, imputation accuracy from HD_A to SP was greater than was imputation from HD_I to SP. Imputation from one HD panel to the other is also feasible. Low- and medium-density panels, composed of markers that are subsets of both HD_A and HD_I panels, should be developed to achieve better imputation accuracies to both HD levels. Therefore, the genomic analyses performed in the present study showed significant differences among the SNP panels used.
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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 | 0,001 |
| 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 ».