Distribution of the Beta-Casein Gene Variants in Three Cattle Breeds Reared in Benin
Notice bibliographique
Résumé
The beta-casein gene is one of the most functional genetic candidate that affect milk quality and composition traits. Among its variants, the A1/A2 are the most common. Therefore, the aim of this study was to identify the distribution of the Beta-casein gene variants (A1/A2) in three different cattle breeds in order to determine which of the breed produce a better milk for consumers’ health. 152 blood samples which comprises 72 (Muturu), 40 (Azawak) and 40 Girolando were used to carry out this study. Genomic DNA was extracted from the blood samples and each variant was subsequently amplified from the extracted DNA samples using an Allele-Specific PCR technique and then confirmed by running the PCR products on 1% agarose gel. The result showed that there were three genotypes (A1A1, A2A1 and A2A2) in the three breeds. The average percentage genotypic frequencies obtained from this study were 42.76%, 31.58% and 25.66% respectively for A1A1, A1A2 and A2A2 genotypes while the percentage allelic frequencies were 58% and 42% respectively for A1 and A2 allele. The genetic parameters of Azawak breed were higher than that of the other breeds, what implies that there was a higher polymorphism and genetic diversity in the Azawak breed in the beta-casein gene compare to the other breeds. The A2 beta-casein variant in milk has been found to be desirable for milk consumer’s health and nutrition. This study therefore showed that the Azawak breed provides a good potential for increasing this favorable allele through appropriate breeding techniques of cattle.
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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 | 0,001 | 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 ».