Development of SNP-Based Genomic Tools for the Canadian Bison Industry: Parentage Verification and Subspecies Composition
Notice bibliographique
Résumé
Genomic technologies have been increasingly applied in livestock production due to their utility in production management and animal genetic improvement. The current project aimed to develop genomic resources for the Canadian bison industry, specifically a parentage verification tool and a subspecies composition tool. Both products stand to help with building and maintaining purebred and crossbred bison populations, and in turn bison conservation and production. The development of this genomic toolkit proceeded in two stages. In the single-nucleotide polymorphism (SNP) discovery and selection stage, raw sequence information from 41 bison samples was analyzed, and approximately 52.5 million candidate biallelic SNPs were discovered from 21 samples with high sequence quality. A set of 19,954 SNPs (2,928 for parentage verification and 17,026 for subspecies composition) were then selected for inclusion on an Axiom myDesign custom array. In the refinement and validation stage, 480 bison were genotyped using the custom SNP panel, and the resulting genotypes were analyzed to further filter SNPs and assess tool performance. In various tests using real and simulated genotypes, the two genomic tools showed excellent performance for their respective tasks. Final SNP sets consisting of 191 SNPs for parentage and 17,018 SNPs for subspecies composition are described. As the first SNP-based genomic toolkit designed for the Canadian bison industry, our results may provide a new opportunity in improving the competitiveness and profitability of the industry in a sustainable manner.
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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 ».