Identification of QTLs for low somatic cell count in Murrah buffaloes
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis, the most frequent and costly disease in buffalo, is the major cause of morbidity. The somatic cell count, an indirect indicator of susceptibility/resistance to mastitis, is a low heritable trait and thus a perfect candidate for marker assisted selection. Half sib families (12) were created and the somatic cell count was recorded at 3 stages of lactation during the first lactation of the 2,422 daughters belonging to 12 sires. Partial genome scan was carried out using interval mapping with different algorithms. The QTLs obtained for each half sib family were further subjected to meta analysis to identify chromosomal regions associated with somatic cell count on 8 chromosomes of buffalo. Four metaQTL regions were identified on chromosomes BBU1q, BBU8, and BBU10; 3 metaQTL regions on BBU2q, BBU9 and BBU15; 2 metaQTL regions on BBU6 and 1 on BBU7 of buffalo. Comparative genomics was used for finding out genes underlying the metaQTL regions; 1,065 genes were underlying the metaQTL regions in buffaloes assuming buffalo–cattle–human synteny. Genes (78) mapped to immune response. These genes are supposedly important candidate genes for further analysis. Gene ontology and network analysis was carried out on these genes. The genes identified belonged to immune response and defense mechanism. The QTL markers identified in the present analysis can be used in the breeding programs of buffalo to select the bulls, which are less susceptible to mastitis.
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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 ».