Genetic diversity and positive signatures of selection in indigenous cattle breeds of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Animal domestication, climate changes over time, and artificial selection have played significant roles in shaping the genome structure of various animal species, including cattle. These processes have led to the emergence of several indigenous cattle breeds with distinct genetic characteristics. This study focused on unraveling the genetic diversity and identifying candidate genomic regions in eight indigenous cattle breeds of Iran. The data consisted of ∼777 962 single nucleotide polymorphisms (SNPs) of 89 animals from Iranian indigenous cattle scattered throughout the country. We employed various methods, including integrated haplotype score, FST, and cross-population composite likelihood ratio, to conduct a genome scan for detecting selection signals within and between cattle populations. Average observed heterozygosity across the populations was 0.36, with a range of 0.32–0.40. In addition, negative and low rates of inbreeding (FIS) in the populations were observed. The genome-wide analysis revealed several genomic regions that harbored candidate genes associated with production traits (e.g., MFSD1, TYW5, ADRB2, BLK, and CRTC3), adaptation to local environmental constraints (CACNA2D1, CXCL3, and GRO1), and coat color (DYM). Finally, the study of the reported quantitative trait loci (QTL) regions in the cattle genome demonstrated that the identified regions were associated with QTL related to important traits such as milk composition, body weight, daily gain, feed conversion, and residual feed intake. Overall, this study contributes to a better understanding of the genetic diversity and potential candidate genes underlying important traits in Iranian indigenous cattle breeds, which can inform future breeding and conservation efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».