Linkage Disequilibrium, Effective Population Size and Genomic Inbreeding Rates in American Mink Using Genotyping-by-Sequencing Data
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of linkage disequilibrium (LD) patterns is necessary to determine the minimum density of markers required for genomic studies and to infer historical changes as well as inbreeding events in the populations. In this study, we used genotyping-by-sequencing (GBS) approach to detect single nucleotide polymorphisms (SNPs) across American mink genome and further to estimate LD, effective population size (Ne), and inbreeding rates based on excess of homozygosity (FHOM) and runs of homozygosity (ROH). A GBS assay was constructed based on the sequencing of ApeKI-digested libraries from 285 American mink using Illumina HiSeq Sequencer. Data of 13,321 SNPs located on 46 scaffolds was used to perform LD analysis. The average LD (r2±SD) between adjacent SNPs was 0.30±0.35 over all scaffolds with an average distance of 51 kb between markers. The average r2˂0.2 was observed at inter-marker distances of ˃40 kb, suggesting that at least 60,000 informative SNPs would be required for genomic selection in American mink. The Ne was estimated to be 116 at five generations ago. In addition, the most rapid decline of population size was observed between 100 and 200 generations ago. Our results showed that short extensions of homozygous genotypes (500 kb to 1 Mb) were abundant across the genome and accounted for 33% of all ROH identified. The average inbreeding coefficient based on ROH longer than 1 Mb was 0.132 ± 0.042. The estimations of FHOM ranged from -0.44 to 0.34 among different samples with an average of 0.15 over all individuals. This study provided useful insights to determine the density of SNP panel providing enough statistical power and accuracy in genomic studies of American mink. Moreover, these results confirmed that GBS approach can be considered as a useful tool for genomic studies in American mink.
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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 ».