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
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 better capturing the linkage disequilibrium (LD) between the SNP and quantitative trait loci (QTL). This study aimed to evaluate the accuracy and bias of haplotype-based GP of immunoglobulin (Ig) A (IgA), IgE, and IgG against Teladorsagia circumcincta in lambs of an unmanaged sheep population (Soay breed) based on Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) and five Bayesian [BayesA, BayesB, BayesCπ, Bayesian Lasso (BayesL), and BayesR] methods. RESULTS: The accuracy and bias of GPs 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 obtained. Across methods and marker sets, higher ranges of genomic estimated breeding values (GEBV) accuracies were observed for IgA (0.20 to 0.49), followed by IgE (0.08 to 0.20) and IgG (0.05 to 0.14). Considering the methods evaluated, up to 8% gains in GP accuracy of IgG were achieved using pseudo-SNPs compared to SNPs. Up to 3% gain in GP accuracy for IgA was also obtained using the combinations of the pseudo-SNPs with non-clustered SNPs in comparison to fitting individual SNP. No improvement in GP accuracy of IgE was observed using haplotypic pseudo-SNPs or their combination with non-clustered SNPs compared to individual SNP. Bayesian methods outperformed GBLUP for all traits. Most scenarios yielded lower accuracies for all traits with an increased LD threshold. GP models using haplotypic pseudo-SNPs predicted less-biased GEBVs mainly for IgG. For this trait, lower bias was observed with higher LD thresholds, whereas no distinct trend was observed for other traits with changes in LD. CONCLUSIONS: Haplotype information improves GP performance of anti-helminthic antibody traits of IgA and IgG compared to fitting individual SNP. The observed gains in the predictive performances indicate that haplotype-based methods could benefit GP of some traits in 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».