Identification of potential candidate genes associated with milk protein differences in Holstein cows: a meta-analysis integrating GWAS and RNA-Seq transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Despite the identification of candidate genes influencing milk protein, the connections between genes and regulatory pathways remains elusive. This study aimed integrate findings from genome-wide association studies (GWAS) and RNA sequencing (RNA-Seq) through meta-analysis to pinpoint single nucleotide polymorphisms (SNPs) and genes responsible for high and low protein yield in cows. Previous GWAS and RNA-Seq analyses had identified 663 SNPs and 1106 genes ( P < 0.05). Twenty SNPs from GWAS, 10 genes from RNA-Seq, and 49 SNP/gene associations from both datasets, were identified using meta-analysis. Meta-analysis validated several SNPs previously identified through GWAS, such as rs135549651 ( P = 2.6 × 10−256), rs109146371 ( P = 3.1 × 10−208), rs109350371 ( P = 4.0 × 10−207), and rs109774038 ( P = 8.6 × 10−587). Genes identified in RNA-Seq experiments, including NR4A1 ( P = 3.2 × 10−7), ATF3 ( P = 9.6 × 10−7), CDH16 ( P = 9.9 × 10−7), VEGFA ( P = 1.0 × 10−6), and SAA3 ( P = 7.3 × 10−11), were confirmed. The combined GWAS and RNA-Seq datasets highlighted CCND2 ( P = 8.9 × 10−111), MAPK15 ( P = 1.3 × 10−151), and CPSF1 ( P = 1.2 × 10−306) as the most significant genes. Additionally, significant gene ontology (GO) terms, including ionizing radiation ( P = 1.5 × 10−4), nuclear pore cytoplasmic filaments ( P = 9.4 × 10−5), and phenylalanine 4-monooxygenase activity ( P = 1.4 × 10−5), were identified. In conclusion, the integration of GWAS and RNA-Seq, coupled with GO enrichment, allowed identification of candidate SNPs and genes with higher accuracy. These findings improve our knowledge about genomic architecture of milk protein and enhance evaluation of Holstein cows.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».