212 Genome-Wide Association Study Investigating the Genomic Components of Efficiency in Beef Cows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efficiency of mature beef cows consuming high-forage diets is not comparable with standard definitions of beef cattle efficiency such as feed conversion or residual feed intake in the feedlot setting. This study aimed to conduct a genome-wide association study (GWAS) to identify regions of the bovine genome associated with efficiency in mature beef cows. Ninety-eight black Angus cows were managed under extensive feeding programs over a two-year period. Using rump fat at calving, calving date, and calf weaning weight as a percentage of the body weight of the dam, a weighted percentile scoring system was used to rank efficiency. Eighty-three of the cows were retained for the GWAS. The 20 most and 20 least efficient cows (HD dataset, n=40) were genotyped with the Illumina BovineHD BeadChip (777,000 SNPs) while the remaining cows were genotyped with the Neogen GGP Bovine 100K chip (LD dataset, n = 43). The LD dataset was imputed to the HD SNP array density using Beagle5.4 (FULL dataset, n = 83). Three separate GWAS were conducted using GAPIT (version3). The first GWAS was performed on the HD dataset using a quantitative phenotype determined by the ranking system. The second GWAS was performed with the HD dataset using a qualitative phenotype (efficient vs non-efficient cows). For the final GWAS, the FULL dataset with ranked phenotypes was used. Five models were evaluated for each GWAS, including the general linear model (GLM), mixed linear model (MLM), multiple loci mixed model (MLMM), fixed and random model circulating probability unification (FarmCPU), and Bayesian-information and linkage-disequilibrium iteratively nested keyway (BLINK). The model that best represented each dataset as determined by quantile-quantile plots was used for downstream analysis. Although results of the GWAS were not significant (Bonferroni threshold), associations were identified on BTA10, 16, 17, 25, 27 and 29. Positional candidate genes in the associated regions include: FOXN3, UPB1, SNX29, DDX54, LOC112444612, RITA1, and TACC1. Further functional analyses are required to confirm these findings; however, this work provides a foundation for identifying genes and gene mutations influencing this newly described phenotype.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».