A selection signatures study among Middle Eastern and European sheep breeds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Selection, both natural and artificial, leaves patterns on the genome during domestication of animals and leads to changes in allele frequencies among populations. Detecting genomic regions influenced by selection in livestock may assist in understanding the processes involved in genome evolution and discovering genomic regions related to traits of economic and ecological interests. In the current study, genetic diversity analyses were conducted on 34,206 quality‐filtered SNP positions from 450 individuals in 15 sheep breeds, including six indigenous breeds from the Middle East, namely Iranian Balouchi, Afshari, Moghani, Qezel, Karakas and Norduz, and nine breeds from Europe, namely East Friesian Sheep, Ile de France, Mourerous, Romane, Swiss Mirror, Spaelsau, Suffolk, Comisana and Engadine Red Sheep. The SNP genotype data generated by the Illumina OvineSNP50 Genotyping BeadChip array were used in this analysis. We applied two complementary statistical analyses, FST(fixation index) and xp‐EHH (cross‐population extended haplotype homozygosity), to detect selection signatures in Middle Eastern and European sheep populations. FSTand xp‐EHH detected 629 and 256 genes indicating signatures of selection, respectively. Genomic regions identified using FSTand xp‐EHH contained the CIDEA, HHATL, MGST1, FADS1, RTL1 and DGKG genes, which were reported earlier to influence a number of economic traits. Both FSTand xp‐EHH approaches identified 60 shared genes as the signatures of selection, including four candidate genes (NT5E, ADA2, C8A and C8B) that were enriched for two significant Gene Ontology (GO) terms associated with the adenosine metabolic procedure. Knowledge about the candidate genomic regions under selective pressure in sheep breeds may facilitate identification of the underlying genes and enhance our understanding on these genes role in local adaptation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».