Integrating <scp>QTL</scp> and expression <scp>QTL</scp> of <scp>PigGTEx</scp> to improve the accuracy of genomic prediction for small population in Yorkshire pigs
Notice bibliographique
Résumé
The size of the reference population and sufficient phenotypic records are crucial for the accuracy of genomic selection. However, for small-to-medium-sized pig farms or breeds with limited population sizes, conducting genomic breeding programs presents significant challenges. In this study, 2295 Yorkshire pigs were selected from three distinct regions, including 1500 from an American line, 500 from a Canadian line, and 295 from a Danish line. All populations were genotyped using the GeneSeek 50K GGP Porcine HD chip. To enhance genomic selection accuracy, we proposed strategies that combined multiple populations and leveraged multi-omics prior information. Cis-QTL from the PigGTEx database and QTL identified through genome-wide association studies were incorporated into the genomic feature best linear unbiased prediction (GFBLUP) model to predict the ADG100 and the BF100 traits. Results demonstrated that combining multiple populations effectively improved prediction accuracy for small population, accuracy for ADG100 increased by an average of 0.29 and accuracy for BF100 by 0.05. The GFBLUP model, which integrates biological priors, showed some improvements in prediction accuracy for the BF100 trait. Specifically, for the small population, accuracy increased by 0.09 in Scheme 1, where each population size was predicted independently. In Scheme 3, where the large population was used as a reference group to predict the small population, accuracy increased by 0.03. However, the GFBLUP model did not provide additional benefits in predicting the ADG100 trait. These findings offer effective strategies for genetic improvement in developing regions and highlight the potential of multi-omics integration to enhance prediction models.
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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 | 0,002 |
| 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 ».