PSXII-10 Development of a 70k Snp Genotyping Array for American Mink (<i>Neogale vison</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mink is an important fur animal species; however, little is known about the genomics of complex traits in mink. The development of single nucleotide polymorphism (SNP) array has accelerated genomics application in animal breeding by facilitating genotyping and associated analyses. The current project aimed to design a medium-density SNP array in American mink for genomic studies and selection in this species. For this purpose, whole genome sequence with 30x coverage was generated for 100 individuals from the Canadian Centre for Fur Animal Research (CCFAR) at the Dalhousie Faculty of Agriculture (Truro, NS, Canada) and Millbank Fur Farm (Rockwood, ON, Canada). Variant calling was done using Samtools and GATK pipelines. A total of 8,373,854 bi-allelic SNPs identified by both pipelines were used for an initial selection of 91K SNPs for submission to the Affymetrix scoring system. After filtering, 62,375 SNPs were selected for probe design and production of an Axiom Mink Genotyping Array 70K. This 70K SNP array was used to genotype 2,973 mink for validation. After quality control of genotypes, 47,159 SNPs were classified as high-resolution SNPs, and among them 24,237 were polymorphic. A preliminary genome-wide association study of 1,356 mink for body length at harvest identified a SNP (AX-647623051) significantly associated (P < 1.26 × 10-5) with the trait. In conclusion, this 70K mink SNP array could be used for genomic studies and potentially as a starting point for genomic selection programs in American mink.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».