Assessing the accuracy of imputation in the Gyr breed using different SNP panels
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the accuracy of imputation in a Gyr population using two medium-density panels (Bos taurus - Bos indicus) and to test whether the inclusion of the Nellore breed increases the imputation accuracy in the Gyr population. The database consisted of 289 Gyr females from Brazil genotyped with the GGP Bovine LDv4 chip containing 30 000 SNPs and 158 Gyr females from Colombia genotyped with the GGP indicus chip containing 35 000 SNPs. A customized chip was created that contained the information of 9109 SNPs (9K) to test the imputation accuracy in Gyr populations; 604 Nellore animals with information of LD SNPs tested in the scenarios were included in the reference population. Four scenarios were tested: LD9K_30KGIR, LD9K_35INDGIR, LD9K_30KGIR_NEL, and LD9K_35INDGIR_NEL. Principal component analysis (PCA) was computed for the genomic matrix and sample-specific imputation accuracies were calculated using Pearson’s correlation (CS) and the concordance rate (CR) for imputed genotypes. The results of PCA of the Colombian and Brazilian Gyr populations demonstrated the genomic relationship between the two populations. The CS and CR ranged from 0.88 to 0.94 and from 0.93 to 0.96, respectively. Among the scenarios tested, the highest CS (0.94) was observed for the LD9K_30KGIR scenario. The present results highlight the importance of the choice of chip for imputation in the Gyr breed. However, the variation in SNPs may reduce the imputation accuracy even when the chip of the Bos indicus subspecies is used.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».