Development of genomic markers associated to growth-related traits and sex determination in lumpfish (Cyclopterus lumpus)
Notice bibliographique
Résumé
Cleaner fish species have gained great importance in the control of sea lice, among them, lumpfish (Cyclopterus lumpus) has become one of the most popular. Lumpfish life cycle has been closed, and hatchery reproduction is now possible, however, current production is reliant on wild caught broodstock to meet the increasing demand. Selective breeding practices are called to play an important role in the successful breeding of most aquaculture species, including lumpfish. In this study we analysed a lumpfish population for the identification of genomic markers linked to production traits. Sequencing of RAD libraries allowed us to identify, 7193 informative markers within the sampled individuals. Genome wide association analysis for sex, weight, condition factor and standard length was performed. One single major QTL region was identified for sex, while nine QTL regions were detected for weight, and three QTL regions for standard length. A total of 177 SNP markers of interest (from QTL regions) and 399 high Fst SNP markers were combined in a low-density panel, useful to obtain relevant genetic information from lumpfish populations. Moreover, a robust combined subset of 29 SNP markers (10 associated to sex, 14 to weight and 18 to standard length) provided over 90% accuracy in predicting the animal's phenotype by machine learning. Overall, our findings provide significant insights into the genetic control of important traits in lumpfish and deliver important genomic resources that will facilitate the establishment of selective breeding programmes in lumpfish.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».