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Enregistrement W3109167454 · doi:10.1111/jbg.12525

Genome‐wide association study and pathway analysis for fat deposition traits in nellore cattle raised in pasture–based systems

2020· article· en· W3109167454 sur OpenAlex
Rafaela Martins, Pamela C. Machado, Luís Fernando Batista Pinto, Márcio R. Silva, Flávio S. Schenkel, Luiz F. Brito, Victor Breno Pedrosa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Breeding and Genetics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCandidate geneGenome-wide association studyGeneticsGeneSingle-nucleotide polymorphismContext (archaeology)Quantitative trait locusComputational biologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association study (GWAS) is a powerful tool to identify candidate genes and genomic regions underlying key biological mechanisms associated with economically important traits. In this context, the aim of this study was to identify genomic regions and metabolic pathways associated with backfat thickness (BFT) and rump fat thickness (RFT) in Nellore cattle, raised in pasture-based systems. Ultrasound-based measurements of BFT and RFT (adjusted to 18 months of age) were collected in 11,750 animals, with 39,903 animals in the pedigree file. Additionally, 1,440 animals were genotyped using the GGP-indicus 35K SNP chip, containing 33,623 SNPs after the quality control. The single-step GWAS analyses were performed using the BLUPF90 family programs. Candidate genes were identified through the Ensembl database incorporated in the BioMart tool, while PANTHER and REVIGO were used to identify the key metabolic pathways and gene networks. A total of 18 genomic regions located on 10 different chromosomes and harbouring 23 candidate genes were identified for BFT. For RFT, 22 genomic regions were found on 14 chromosomes, with a total of 29 candidate genes identified. The results of the pathway analyses showed important genes for BFT, including TBL1XR1, AHCYL2, SLC4A7, AADAT, VPS53, IDH2 and ETS1, which are involved in lipid metabolism, synthesis of cellular amino acids, transport of solutes, transport between Golgi Complex membranes, cell differentiation and cellular development. The main genes identified for RFT were GSK3β, LRP1B, EXT1, GRB2, SORCS1 and SLMAP, which are involved in metabolic pathways such as glycogen synthesis, lipid transport and homeostasis, polysaccharide and carbohydrate metabolism. Polymorphisms located in these candidate genes can be incorporated in commercial genotyping platforms to improve the accuracy of imputation and genomic evaluations for carcass fatness. In addition to uncovering biological mechanisms associated with carcass quality, the key gene pathways identified can also be incorporated in biology-driven genomic prediction methods.

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.

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)0,000
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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,221 · 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