Expanding the application of haplotype-based genomic predictions to the wild: A case of antibody response against Teladorsagia circumcincta in Soay sheep
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Genomic prediction of breeding values (GP) has been adopted in evolutionary genomic studies to uncover microevolutionary processes of wild populations or improve captive breeding strategies. While recent evolutionary studies applied GP with individual single nucleotide polymorphism (SNP), haplotype-based GP could outperform individual SNP predictions through more capture of the linkage disequilibrium (LD) between the SNP and quantitative trait loci (QTL). This study aimed to compare the accuracy and bias of Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) and five Bayesian methods [BayesA, BayesB, BayesCπ, Bayesian Lasso (BayesL), and BayesR] for GP of immunoglobulin (Ig) A (IgA), IgE, and IgG against Teladorsagia circumcincta in lambs of an unmanaged sheep population (Soay breed). Genomic predictions using SNP, haplotypic pseudo-SNP from blocks with different LD thresholds (0.15, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 and 1.00), or the combinations of pseudo-SNPs and non-LD clustered SNPs were evaluated. Results Higher ranges of accuracies were observed for IgA (0.36 to 0.82), followed by IgE (0.20 to 0.60), and IgG (0.09 to 0.33). For IgA, up to 33% gain in GP accuracy was obtained using the combinations of the pseudo-SNPs with non-clustered SNPs compared to GBLUP using SNPs. For IgE and IgG, up to 17% and 22% gains in accuracy were achieved by haplotype-based GPs compared to GBLUP using SNPs, respectively. Among haplotype-based GPs of IgA, lower accuracies were obtained with higher LD thresholds, whereas a reverse trend was observed for IgE and IgG. Bayesian methods outperformed GBLUP; BayesB achieved the most accurate Genomic Estimated Breeding Values (GEBV) for IgA (0.82) and IgG (0.33) and BayesCπ for IgE (0.60). Haplotype-based GPs predicted less-biased GEBVs in most IgG scenarios with high LD thresholds compared with SNP-based GBLUP, whereas no improvement in bias was observed for other traits. Conclusions Haplotype-based methods improved GP accuracy of anti-helminthic antibody traits compared to GBLUP using individual SNP. The observed gains in the predictive performances indicate that haplotype-based methods could be advantageous for some traits in unmanaged wild animal populations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».