Developing a liquid capture chip to accelerate the genetic progress of cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale genotyping at a low cost is crucial for molecular breeding of livestock. In this study, the Cattle110K capture chip was developed, based on the genotyping by target sequencing system. The chip panel included 112,180 single necleotide polymorphisms (SNPs), from potential functional regions screened by genome‐wide associated study, BayesB, expression quantitative trait loci‐mapping, ATAC‐seq, and reported functional markers. All the SNPs on the panel were distributed evenly on the cattle genome, with more than 99% of the markers having a minor allele frequency greater than 0.05. Assessment results indicated that a total of 1.2 M high‐quality SNPs were identified in the 110 K regions, averaging approximately 10 SNPs per target sequence. The genotype consistency for the repetitive samples using the Cattle110K liquid chip was 99.21% while the concordance between the Illumina BovineHD BeadChip and this chip averaged 98.17%. A significant association signal for slaughter weight and carcass length was identified on 37.3–41.5 Mb of chromosome 6, pinpointing the NCAPG‐LCORL locus. This locus has previously been associated with meat and carcass traits in cattle. Additionally, novel candidate regions were identified around 3.4 Mb of chromosome 13 and 73.5 Mb of chromosome 8, significantly correlated with hip height and marbling score, respectively. We compared the accuracy of genomic estimated breeding values between the Illumina BovineHD BeadChip and this chip. The results demonstrated that the Cattle110K capture chip had a comparable ability in genomic prediction to the Illumina BovineHD BeadChip. Advances in using the cost‐effective liquid capture chip are expected to accelerate the genetic progress of cattle in the coming years.
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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 ».