Distribution of Runs of Homozygosity and Their Relationship with Candidate Genes for Productivity in Kazakh Meat–Wool Sheep Breed
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the fertility of sheep remains one of the crucial issues of modern sheep breeding. The Kazakh meat–wool sheep is an excellent breed with high meat and wool productivity and well adapted to harsh conditions. Nowadays, runs of homozygosity (ROHs) are considered a suitable approach for studying the genetic characteristics of farm animals. The aims of the study were to analyze the distribution of ROHs, describe autozygosity, and detect genomic regions with high ROH islands. In this study, we genotyped a total of 281 Kazakh meat–wool sheep using the Illumina iScan® system (EquipNet, Canton, MA, USA) via Ovine SNP50 BeadChip array. As a results, a total of 15,069 ROHs were found in the three Kazakh meat–wool sheep populations. The mean number of ROH per animal across populations varied from 40.3 (POP1) to 42.2 (POP2) in the category 1+ Mb. Furthermore, the number of ROH per animal in ROH1–2 Mb were much higher than ROH2–4 Mb and ROH8–16 Mb in the three sheep populations. Most of individuals had small number of ROH>16 Mb. The highest and lowest genomic inbreeding coefficient values were observed in POP2 and POP3, respectively. The estimated FROH presented the impact that recent inbreeding has had in all sheep populations. Furthermore, a set of interesting candidate genes (BMP2, BMPR2, BMPRIB, CLOCK, KDM2B, TIAM1, TASP1, MYBPC1, MYOM1, and CACNA2D1), which are related to the productive traits, were found. Collectively, these findings will contribute to the breeding and conservation strategies of the Kazakh meat–wool sheep breed.
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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 | 0,000 |
| 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 ».