198 Discovery of key functional SNP markers associated with feed efficiency in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beef production contributes to approximately 2.4% of the total Greenhouse Gas emissions in Canada. Improving beef cattle feed efficiency (FE) may lead to improved energy partitioning and resource use, thereby improving the sustainability of the beef industry. Our objective was to identify differentially expressed key regulatory genes and associated novel functional SNP markers linked to FE in Canadian beef cattle using RNA-Sequencing (RNA-Seq) of rumen tissue collected from 48 beef cattle [n = 16 Angus, n = 16 Charolais, n = 16 Kinsella (Composite Hybrid including Angus, Charolais, Galloway, Hereford, Holstein, Brown Swiss, and Simmental)] selected for extreme FE phenotypes. In total, 11 key regulatory genes (MYH1, MYL2, MYLPF, TNNC2, EIF4B, RHOD, TCEANC, CKM, ENSBTAG00000040518, SERPINB2, and USP43) were significantly differentially expressed (DE) between extreme Residual Feed Intake (RFI) groups (low-RFI n = 8, high-RFI n = 8 per breed) using CLC Genomics Workbench (FDR < 0.05; |FC| >2). Using an optimized RNA-Seq variant calling pipeline using STAR and BCFtools, a total of [total (unique to low-RFI, unique to high-RFI)] 75 (36, 39), 78 (42, 36), and 53 (35, 18) uniquely fixed functional SNPs were located within coding regions of these 11 functional candidate genes, in low- and high-RFI animals in the Angus, Charolais, and Kinsella breeds, respectively. Considering all functional SNPs uniquely identified in low- or high-RFI groups for all breed comparisons, the majority of SNPs were identified in MYH1, EIF4B, and SERPINB2 genes, which function together in metabolically demanding biological processes (P < 0.05) related to muscle contraction, muscle system, and muscle filament function processes. Additionally, EIF4B and SERPINB2 genes were found to have a role in signaling pathways that coordinate cell growth and immune function, respectively. Using RNA-Seq to identify key regulatory genes and associated functional SNPs linked to FE may uncover important genetic markers that influence the regulation of FE in beef cattle.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».