Genome-wide association study in thoroughbred horses naturally infected with cyathostomins
Notice bibliographique
Résumé
Cyathostomins are considered one of the most important parasites of horses. A group of horses within a herd can be responsible for eliminating the majority of parasite eggs. This phenotype might be explained by genetic factors. This study aimed to identify genomic regions associated with fecal egg count (FEC) and hematological parameters by performing a genomic-wide association study (GWAS) in Thoroughbred horses naturally infected with cyathostomins. Packed cell volume (PCV), differential leukocyte, and FEC were determined from 90 horses. All animals were genotyped using the Illumina Equine 70 K BeadChip panel containing 65,157 SNP markers. The five genomic windows that have explained the highest percentage of the additive genetic variance of a specific trait (top 5) were further explored to identify candidate genes. A total of 33, 21, 30, 21, and 19 genes were identified for FEC, PCV, eosinophils, neutrophils, and lymphocyte count, respectively. The top 5 marker regions explained 2.86, 2.56, 2.73, 2.33, and 2.37% of the additive genetic variation of FEC, PCV, eosinophils, neutrophils, and lymphocytes count, respectively. This is the first study correlating phenotypic horse health traits to GWAS analysis, which may be used for animal breeding activities, reducing losses due to parasite infections.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».