Comparative accuracies of genetic values predicted for economically important milk traits, genome-wide association, and linkage disequilibrium patterns of Canadian Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Genomic selection methodologies and genome-wide association studies use powerful statistical procedures that correlate large amounts of high-density SNP genotypes and phenotypic data. Actual 305-d milk (MY), fat (FY), and protein (PY) yield data on 695 cows and 76,355 genotyping-by-sequencing-generated SNP marker genotypes from Canadian Holstein dairy cows were used to characterize linkage disequilibrium (LD) structure of Canadian Holstein cows. Also, the comparison of pedigree-based BLUP, genomic BLUP (GBLUP), and Bayesian (BayesB) statistical methods in the genomic selection methodologies and the comparison of Bayesian ridge regression and BayesB statistical methods in the genome-wide association studies were carried out for MY, FY, and PY. Results from LD analysis revealed that as marker distance decreases, LD increases through chromosomes. However, unexpected high peaks in LD were observed between marker pairs with larger marker distances on all chromosomes. The GBLUP and BayesB models resulted in similar heritability estimates through 10-fold cross-validation for MY and PY; however, the GBLUP model resulted in higher heritability estimates than BayesB model for FY. The predictive ability of GBLUP model was significantly lower than that of BayesB for MY, FY, and PY. Association analyses indicated that 28 high-effect markers and markers on Bos taurus autosome 14 located within 6 genes (DOP1B, TONSL, CPSF1, ADCK5, PARP10, and GRINA) associated significantly with FY.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».