14 Genome-wide Association Studies of Disease Resilience Traits from a Natural Polymicrobial Disease Challenge in Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infectious diseases cause tremendous financial loss in the pork industry, emphasizing the importance of disease resilience, which is the ability of an animal to maintain performance under disease. The objective of this study was to identify quantitative trait loci (QTL) for disease resilience based on both univariate and bivariate genome-wide association studies (GWAS). Data used were late nursery and finisher growth rates and clinical disease phenotypes, including medical treatment and mortality rates, subjective health scores, feed and water intake traits and carcass traits, collected on 50 batches of 60 or 75 crossbred (LRxY) barrows under a polymicrobial natural disease challenge. Multiple QTL were detected for all traits. The major histocompatibility complex (MHC) region (22–25 Mb on chromosome 7) was found to be associated with multiple traits, including late nursery and finisher growth rates, average daily feed intake and intake rate, average daily water dispensed, water intake duration, and number of visits to the drinker. The MHC region explained ~13% of genetic variance for late nursery growth rate. Further fine mapping identified four QTL in the MHC region for late nursery growth rate that spanned the class I, II, and III regions. Gene set enrichment analyses found genomic regions associated with resilience phenotypes to be enriched for previously identified disease susceptibility and immune capacity QTL, for genes that were differentially expressed following bacterial or virus infection and immune response, and for gene ontology terms related to immune and inflammatory response. In conclusion, MHC and other QTL identified play an important role in host response to infectious diseases and can be incorporated in selection to improve disease resilience. Funded by Genome Canada, Genome Alberta, USDA-NIFA, and PigGen Canada.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».