PSXI-4 Genome-Wide association study for muscle visual score in Nellore cattle raised in pasture-based systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Visual scoring traits have been proposed as an alternative to evaluate body composition of Zebu cattle near the slaughter season when phenotyping technologies are not available. Considering the increased demand for high-quality animal protein in developing countries, there is a need to genetically improve body muscle (MUSC) in Zebu cattle (Bos taurus indicus), especially in animals raised in pasture-based systems. Therefore, our main objectives were to estimate genetic parameters, perform a genome-wide association study based on the single-step GBLUP approach (ssGWAS), and identify candidate genes and metabolic pathways related to MUSC in Nellore cattle. A total of 20,808 Nellore animals born between 2009 and 2018 were visually score at 18 months of age and 2,775 of these animals were also genotyped using the GGP-Indicus 35K SNP panel (33,247 SNPs after quality control). Heritability was estimated based on the REML approach and the model included the effects of age at measurement as covariable and the contemporary group (farm, birth season, management group and sex). The ssGWAS was performed using the BLUPF90 family programs. The identification of candidate genes was performed through the Ensembl database incorporated in the BioMart tool. MUSC is heritable (0.38) and can be improved through selection. Nineteen genomic regions (explaining 38.12% of the total additive genetic variance) located on BTA1, BTA7, BTA9, BTA16, and BTA21 and harboring 19 candidate genes were identified. The main genes identified were SEMA6A, TIAM2, UNC5A, and UIMC1, which are related to the metabolism of energy, growth, homeostasis and axonogenesis, and therefore, muscle development. These findings contribute to a better understanding of the molecular mechanisms over the gene expression of muscle visual score in Nellore cattle, and the polymorphisms located in these genes can be incorporated in commercial genotyping platforms to improve the accuracy of imputation and genomic evaluations for body and carcass traits.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».