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Enregistrement W4286844250 · doi:10.3389/fvets.2022.855933

Identification of Homozygous Regions With Adverse Effects on the Five Economic Traits of Duroc Pigs

2022· article· en· W4286844250 sur OpenAlexaboutno aff
Shiyuan Wang, Jie Yang, Guixin Li, Rongrong Ding, Zhanwei Zhuang, Donglin Ruan, Jie Wu, Huaqiang Yang, Enqin Zheng, Gengyuan Cai, Xiaopeng Wang, Zhenfang Wu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuns of HomozygosityBiologyInbreedingInbreeding depressionPhenotypeLivestockGeneticsGenotypeSNPBiotechnologyGeneAnimal sciencePopulationSingle-nucleotide polymorphismEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Runs of homozygosity (ROH) are widely used to estimate genomic inbreeding, which is linked to inbreeding depression on phenotypes. However, the adverse effects of specific homozygous regions on phenotypic characteristics are rarely studied in livestock. In this study, the 50 K SNP data of 3,770 S21 Duroc (American origin) and 2,096 S22 Duroc (Canadian origin) pigs were used to investigate the harmful ROH regions on five economic traits. The results showed that the two Duroc lines had different numbers and distributions of unfavorable ROHs, which may be related to the different selection directions and intensities between the two lines. A total of 114 and 58 ROH segments were found with significant adverse effects on the economic traits of S21 and S22 pigs, respectively. Serval pleiotropic ROHs were detected to reduce two or multiple phenotypic performances in two Duroc populations. Candidate genes in these shared regions were mainly related to growth, fertility, immunity, and fat deposition. We also observed that some ROH genotypes may cause opposite effects on different traits. This study not only enhances our understanding of the adverse effects of ROH on phenotypes, but also indicates that ROH information could be incorporated into breeding programs to estimate and control the detrimental effects of homozygous regions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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