A Comprehensive Comparison of Haplotype-Based Single-Step Genomic Predictions in Livestock Populations With Different Genetic Diversity Levels: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
The level of genetic diversity in a population is inversely proportional to the linkage disequilibrium (LD) between individual single nucleotide polymorphisms (SNPs) and quantitative trait loci (QTLs), leading to lower predictive ability of genomic breeding values (GEBVs) in high genetically diverse populations. Haplotype-based predictions could outperform individual SNP predictions by better capturing the LD between SNP and QTL. Therefore, we aimed to evaluate the accuracy and bias of individual-SNP- and haplotype-based genomic predictions under the single-step-genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) approach in genetically diverse populations. We simulated purebred and composite sheep populations using literature parameters for moderate and low heritability traits. The haplotypes were created based on LD thresholds of 0.1, 0.3, and 0.6. Pseudo-SNPs from unique haplotype alleles were used to create the genomic relationship matrix ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mi mathvariant="normal">G</mml:mi></mml:math> ) in the ssGBLUP analyses. Alternative scenarios were compared in which the pseudo-SNPs were combined with non-LD clustered SNPs, only pseudo-SNPs, or haplotypes fitted in a second <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mi mathvariant="normal">G</mml:mi></mml:math> (two relationship matrices). The GEBV accuracies for the moderate heritability-trait scenarios fitting individual SNPs ranged from 0.41 to 0.55 and with haplotypes from 0.17 to 0.54 in the most (Ne <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m3"><mml:mo>≅</mml:mo></mml:math> 450) and less (Ne &lt; 200) genetically diverse populations, respectively, and the bias fitting individual SNPs or haplotypes ranged between −0.14 and −0.08 and from −0.62 to −0.08, respectively. For the low heritability-trait scenarios, the GEBV accuracies fitting individual SNPs ranged from 0.24 to 0.32, and for fitting haplotypes, it ranged from 0.11 to 0.32 in the more (Ne <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m4"><mml:mrow><mml:mo> </mml:mo><mml:mo>≅</mml:mo></mml:mrow></mml:math> 250) and less (Ne <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m5"><mml:mrow><mml:mo> </mml:mo><mml:mo>≅</mml:mo></mml:mrow></mml:math> 100) genetically diverse populations, respectively, and the bias ranged between −0.36 and −0.32 and from −0.78 to −0.33 fitting individual SNPs or haplotypes, respectively. The lowest accuracies and largest biases were observed fitting only pseudo-SNPs from blocks constructed with an LD threshold of 0.3 ( p &lt; 0.05), whereas the best results were obtained using only SNPs or the combination of independent SNPs and pseudo-SNPs in one or two <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m6"><mml:mi mathvariant="normal">G</mml:mi></mml:math> matrices, in both heritability levels and all populations regardless of the level of genetic diversity. In summary, haplotype-based models did not improve the performance of genomic predictions in genetically diverse populations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».