Genetic diversity analysis in dairy cows of Nariño, southwestern Colombia
Notice bibliographique
Résumé
In Colombia, different dairy breeds were introduced from Europe and the United States, which underwent different crossing and selection processes that generated specific qualities or differences and which likely have their own genomic structure. To characterize genetic diversity, population structure, and admixture, we used genotypes from 23,182 autosomal single nucleotide polymorphisms (SNPs) of 130 animals representing four dairy cattle breed groups from Nariño. In addition, we merged genotypes from 43,043 autosomal SNPs, from 137 animals from the Decker database (Decker et al., 2014) (DRYAD doi:10.5061/dryad.th092). After the quality control process of pruning the merged dataset, we were left with 7,475 autosomal SNPs shared by both databases of Nariño (127 samples) and Decker (135 samples). Genetic diversity levels were moderate in all breeds (average observed heterozygosity = 0.40). Based on the fixation index values, we conclude that Brahman individuals were more differentiated than the taurine breeds (-0.374 to 0.076 for Brown Swiss). Pairs between taurine breeds showed low genetic differentiation (0.011-0.479). Principal component analysis revealed that in both the Nariño and Decker databases, the taurine formed the most compact cluster compared with other breeds known not to share the same ancestry, and Jersey, Brown Swiss, and Normand individuals exhibited high similarity with Holstein individuals. Hierarchical cluster analysis with Admixture revealed that Brahman, Jersey, Normand, and Holstein from the Decker databases most of which were clustered together with the dairy breeds of the Nariño highland tropics are not able to create different groups, thus having greater similarity with each other. This can be explained by the crosses made by farmers to increase milk production volume, always based on the Holstein breed with semen of bulls from America and Canada. Detrimental impacts due to intensive selection might cause some specific traits from the region to be fixed in the offspring, which can influence their adaptive capacity to the highland tropics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».