Fine mapping of quantitative trait loci and assessment of positional candidate genes for backfat on bovine chromosome 14 in a commercial line of Bos taurus1
Notice bibliographique
Résumé
Backfat thickness is one of the major quantitative traits that affect carcass quality in beef cattle. In this study, we have fine mapped a QTL for backfat EBV on bovine chromosome 14, using an identical-by-descent haplotype-sharing analysis, in a commercial line of Bos taurus. We also examined the association between gene-specific single nucleotide polymorphism (SNP) markers of the genes diacylgcerol acyltransferase 1 (DGAT1) and thyroglobulin (TG) and the backfat EBV. The results indicate that the QTL region for backfat identified on chromosome 14 is in agreement with previous studies. However, neither of the two polymorphisms of candidate genes tested, DGAT1 nor TG, showed a significant (P > 0.10) association with the backfat EBV in the cattle populations examined. However, a strong association (P = 0.0058) was detected between a microsatellite marker (CSSM66) lying approximately mid-way between the two candidate genes and the backfat EBV. These results suggest that other SNP of DGAT1, TG, or other gene(s) in the chromosomal region should be examined to test whether they have a significant effect on lipid metabolism.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».