37 Single-step Genomic BLUP Fitting Snps or Haplotypes in Genetically-diverse Populations: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The successful implementation of genomic selection in more genetically diverse populations (e.g., sheep and goats) require larger training populations. Haplotype-based genomic predictions are hypothesized to perform better in comparison to single-SNP methods mainly due to the possibility of better capturing QTL effects in linkage disequilibrium (LD) with the markers. However, most genomic-prediction studies based on haplotypes were performed in populations with low effective population size (Ne < 150). We aimed to investigate alternative approaches for fitting haplotypes using the single-step GBLUP method (ssGBLUP) in a genetically diverse population (Ne = 400). We simulated a composite sheep population, mimicking real populations based on literature parameters, using the QMSim software, with five replicates. We simulated a HD panel (600K) and two traits with different heritabilites (0.10 and 0.30). Pseudo-SNPs from unique haplotype alleles derived from LD blocks with thresholds of 0.1, 0.3, and 0.6 (LD01, LD03, and LD06, respectively) were used in the analyses. The LD-blocks were constructed using a 50K panel designed from the simulated HD. The training population was composed of 60,000 individuals with phenotypes, 8,000 of them also had genotypes, and 2,000 young genotyped individuals were used as the validation set. The genomic relationship (G) in the ssGBLUP was constructed using both independent markers and pseudo-SNPs (haplotypes). A linear mixed effects model was used to test the effect of the G on the accuracies of prediction, followed by the Tukey test with 5% of significance. No blocks were created with LD06. The accuracies with the 50K panel, LD01, and LD03 for the moderate heritability were 0.41(0.00), 0.40(0.01) and 0.41(0.00), respectively, and 0.24(0.01) 0.23(0.01), and 0.24(0.01) for the low heritability scenario. No statistical differences were observed. Based on our findings, haplotype-based predictions did not improve the accuracy of genomic breeding values in genetically diverse populations.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».