Genome‐wide association study reveals a genomic region on <scp>SSC7</scp> simultaneously associated with backfat thickness, skin thickness and carcass length in a Large White × Tongcheng advanced generation intercross resource population
Notice bibliographique
Résumé
In order to identify important genetic markers associated with backfat thickness, skin thickness and carcass length, we first constructed Large White × Tongcheng (Chinese local breed), an advanced generation intercross population, then performed a genome-wide association study (GWAS) to reveal the key genomic region associated with these traits through whole genome sequencing. The GWAS results of backfat thickness, skin thickness and carcass length showed that all the most significant SNPs associated with these three traits were located on SSC7, and that 14.9, 27.0 and 21.1% of phenotypic variances were explained by these three SNPs, respectively. Through linkage disequilibrium analysis, we found that a 66.9 kb (30.23-30.31 Mb) genetic region was overlapped among these three traits, and that NUDT3 and HMGA1 were identified as major candidate genes for backfat thickness and carcass length, and GRM4 as a potential candidate gene for skin thickness. In addition, 13 highly linked SNPs significantly associated with the three traits were also identified in overlapped region, and three completely linked SNPs formed two haplotypes Q and q. The backfat thickness of individuals with the qq genotype was significantly lower than that of individuals with the QQ genotype, but their carcass length and skin thickness were significantly higher than those with the QQ genotype. Our detected candidate genes and SNPs will provide the foundation for genetic improvement of these three traits.
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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 | 0,001 | 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 ».