Impacts of additive, dominance, and inbreeding depression effects on genomic evaluation by combining two SNP chips in Canadian Yorkshire pigs bred in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At the beginning of genomic selection, some Chinese companies genotyped pigs with different single nucleotide polymorphism (SNP) arrays. The obtained genomic data are then combined and to do this, several imputation strategies have been developed. Usually, only additive genetic effects are considered in genetic evaluations. However, dominance effects that may be important for some traits can be fitted in a mixed linear model as either 'classical' or 'genotypic' dominance effects. Their influence on genomic evaluation has rarely been studied. Thus, the objectives of this study were to use a dataset from Canadian Yorkshire pigs to (1) compare different strategies to combine data from two SNP arrays (Affymetrix 55K and Illumina 42K) and identify the most appropriate strategy for genomic evaluation and (2) evaluate the impact of dominance effects (classical' and 'genotypic') and inbreeding depression effects on genomic predictive abilities for average daily gain (ADG), backfat thickness (BF), loin muscle depth (LMD), days to 100 kg (AGE100), and the total number of piglets born (TNB) at first parity. RESULTS: The reliabilities obtained with the additive genomic models showed that the strategy used to combine data from two SNP arrays had little impact on genomic evaluations. Models with classical or genotypic dominance effect showed similar predictive abilities for all traits. For ADG, BF, LMD, and AGE100, dominance effects accounted for a small proportion (2 to 11%) of the total genetic variance, whereas for TNB, dominance effects accounted for 11 to 20%. For all traits, the predictive abilities of the models increased significantly when genomic inbreeding depression effects were included in the model. However, the inclusion of dominance effects did not change the predictive ability for any trait except for TNB. CONCLUSIONS: Our study shows that it is feasible to combine data from different SNP arrays for genomic evaluation, and that all combination methods result in similar accuracies. Regardless of how dominance effects are fitted in the genomic model, there is no impact on genetic evaluation. Models including inbreeding depression effects outperform a model with only additive effects, even if the trait is not strongly affected by dominant genes.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».