Detection of Common Copy Number of Variants Underlying Selection Pressure in Middle Eastern Horse Breeds Using Whole-Genome Sequence Data
Notice bibliographique
Résumé
Dareshouri, Arabian, and Akhal-Teke are 3 Middle Eastern horse breeds that have been selected for endurance and adaptation to harsh climates. Deciphering the genetic characteristics of these horses by tracing selection footprints and copy number of variations will be helpful in improving our understanding of equine breeds' development and adaptation. For this purpose, we sequenced the whole genome of 4 Dareshouri horses using Illumina Hiseq panels and compared them with publicly available whole-genome sequences of Arabian (n = 3) and Akhal-Teke (n = 3) horses. Three tests of FLK, hapFLK, and pooled heterozygosity were applied using a sliding window (window size = 100 kb, step size = 50 kb) approach to detect putative selection signals. Copy number variation analysis was applied to investigate copy number of variants (CNVs), and the results were used to suggest selection signatures involving CNVs. Whole-genome sequencing demonstrated 8 837 950 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in autosomal chromosomes. We suggested 58 genes and 3 quantitative trait loci, including some related to horse gait, insect bite hypersensitivity, and withers height, based on selective signals detected by adjusted P-value of Mahalanobis distance based on the rank-based P-values (Md-rank-P) method. We proposed 12 genomic regions under selection pressure involving CNVs that were previously reported to be associated with metabolism energy (SLC5A8), champagne dilution in horses (SLC36A1), and synthesis of polyunsaturated fatty acids (FAT2). Only 10 Middle Eastern horses were tested in this study; therefore, the conclusions are speculative. Our findings are useful to better understanding the evolution and adaptation of Middle Eastern horse breeds.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».