Polymorphisms of Candidate Genes Associated with Growth and Carcass Traits in Canadian Duroc Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Selection based on traits such as average daily gain (ADG) and carcass quality in commercial pig populations have drawn attention of swine breeders due to the correlation with growth and consumer preference for carcass composition, respectively. The association between melanocortin 4 receptor (MC4R) gene, which encodes the G-protein-coupled receptor and ADG and carcass quality, have been well documented. The study was conducted to determine the effects of MC4R/TaqI and PIT-1/RsaI polymorphisms on growth and carcass quality traits in total of 576 Duroc pigs at national breeding farms of Vietnam. Methods: After the performance test, the desired traits including ADG, IF and LD were measured. ADG (g/day) was calculated as the live weight divided by the number of days from birth to 100 kg, BF and LD can be captured at position P2 (6-8 cm away from body midline at the last rib level) with Ultrasound machine Aloska SSD 500V. Genomic DNA were collected and genotyped to observe the polymorphism of MC4R and PIT-1. Result: Three genotypes AA, AG andGG of MC4R gene and AA, AB and BB of PIT-1 gene were found in the studied pig population. The observed frequencies of AA, AG and GG were 0.09, 0.41 and 0.50 (MC4R gene) and for AA, AB and BB were 0.37, 0.47 and 0.16, respectively. The G allele (MC4R) and B allele (PIT-1) have more positive effects on traits of ADG, BF and LD. Specifically, in MC4R gene, the individuals carrying GG genotype had higher ADG by 50 gram and lower BF by 1.4 mm than AA genotype. In PIT-1 gene, pigs carrying BB genotype had higher ADG and LD than AA genotype by 37 gram and by 1.9 mm, respectively. Therefore, the increased selection of G allele, GG genotype (MC4R) and of B allele, BB genotype (PIT-1) should be considered to contribute to the improvement of ADG, BF and LD traits in Duroc population in current study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».