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Enregistrement W4402541592 · doi:10.1093/jas/skae234.176

513 Genomic landscape of adaptation in dairy cattle under selection in different environmental conditions

2024· article· en· W4402541592 sur OpenAlexaffabout
Larissa Graciano Braga, Danísio Prado Munari, Tatiane C C S Chud, Júlia L Rodrigues, Bacem Saada, Marco Antônio Machado, J. C. do C. Panetto, Marcos G B V G B Silva, Flávio S. Schenkel

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Selection (genetic algorithm)Dairy cattleGenomic selectionBiologyBiotechnologyAnimal scienceGeneticsComputer scienceGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unique genetic patterns in the genome of individuals who have experienced a selection process are called selection signatures. These signatures can identify genomic regions with phenotypic effects. In the case of dairy cattle, the Holstein breed was intensively selected to maximize productivity in temperate environments. In contrast, zebu cattle are better adapted to tropical and subtropical environments but with decreased productivity. The dairy Gir cattle is the most important dairy zebu in Brazil for its adaptation to the tropical environment. This study aimed to identify selection signatures between Holstein and Dairy Gir. Samples of 42 sires from the National Dairy Gir Breeding Program in Brazil underwent whole-genome sequencing (WGS), were aligned to the ARS_UCD1.2 bovine reference genome and processed according to the 1000 Bull genome project (1KBull) pipeline. WGS data from 307 Holstein animals from Canada and the United States from the 1KBull (Run 9) were used. Phasing was performed using Beagle, and selection signatures between populations were investigated using the extended haplotype homozygosity (XP-EHH) test with windows of 50 Kb containing ≥ 5 SNPs in the “rehh” R package. The top and bottom 0.5% extreme windows were considered potential selection signatures. Subsequently, a functional enrichment analysis (P-value < 0.05) of genes overlapping the selection signatures was performed. For the Holstein population, 153 selection signatures were detected, harboring 160 genes. Terms related to ovarian steroidogenesis, cardiovascular system, lipid absorption, sulfur, fatty acid, and lipid metabolism were enriched. Disruptions in sulfur metabolism were previously observed in cows with clinical mastitis in Holstein. Fatty acid and lipid metabolism are related to negative energy balance, which increases lipid mobilization, leading to loss of body condition and greater concentrations of non-esterified fatty acids in circulation. This may further affect fertility due to the excess accumulation of lipids in the oocytes and endometrium, mainly because the postpartum uterus is remodelling. The intensive selection for milk production in Holstein is negatively associated with reproduction. The potential link between disruptions in lipid metabolism with inflammation and reproductive health may ultimately lead to an increase in days open. For the Dairy Gir population, 198 selection signatures flanking 220 genes were detected. Unlike the Holstein population, the genes under selection pressure in the Gir population were predominantly enriched to cell differentiation and organization, amine and amino acid metabolism, and protein metabolism, digestion, and absorption. Exposure to heat stress may cause ruminal epithelium damage, affecting DNA replication and amino acid metabolism. Amino and fatty acids are important for directing energy production to promote damaged tissue repair. Thus, these regions are candidates for playing an important role in heat tolerance. In conclusion, different genetic regions under selection pressure between populations were identified, indicating breed-specific adaptations and mechanisms underlying milk production, metabolic disorders, and reproduction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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