A meta-analysis of genome-wide association studies for average daily gain and lean meat percentage in two Duroc pig populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Average daily gain (ADG) and lean meat percentage (LMP) are the main production performance indicators of pigs. Nevertheless, the genetic architecture of ADG and LMP is still elusive. Here, we conducted genome-wide association studies (GWAS) and meta-analysis for ADG and LMP in 3770 American and 2090 Canadian Duroc pigs. RESULTS: In the American Duroc pigs, one novel pleiotropic quantitative trait locus (QTL) on Sus scrofa chromosome 1 (SSC1) was identified to be associated with ADG and LMP, which spans 2.53 Mb (from 159.66 to 162.19 Mb). In the Canadian Duroc pigs, two novel QTLs on SSC1 were detected for LMP, which were situated in 3.86 Mb (from 157.99 to 161.85 Mb) and 555 kb (from 37.63 to 38.19 Mb) regions. The meta-analysis identified ten and 20 additional SNPs for ADG and LMP, respectively. Finally, four genes (PHLPP1, STC1, DYRK1B, and PIK3C2A) were detected to be associated with ADG and/or LMP. Further bioinformatics analysis showed that the candidate genes for ADG are mainly involved in bone growth and development, whereas the candidate genes for LMP mainly participated in adipose tissue and muscle tissue growth and development. CONCLUSIONS: We performed GWAS and meta-analysis for ADG and LMP based on a large sample size consisting of two Duroc pig populations. One pleiotropic QTL that shared a 2.19 Mb haplotype block from 159.66 to 161.85 Mb on SSC1 was found to affect ADG and LMP in the two Duroc pig populations. Furthermore, the combination of single-population and meta-analysis of GWAS improved the efficiency of detecting additional SNPs for the analyzed traits. Our results provide new insights into the genetic architecture of ADG and LMP traits in pigs. Moreover, some significant SNPs associated with ADG and/or LMP in this study may be useful for marker-assisted selection in pig breeding.
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.
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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».