Phylogeographic and genetic diversity analysis through genome-wide SNPs in indigenous and exotic canine breeds owned in India
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to assess genetic diversity within six distinct dog breeds (Labrador Retriever, German Shepherd, Pug, Mudhol Hound, Tibetan Mastiff, and Gaddi) sampled from four different Indian states: Punjab, Himachal Pradesh, Haryana, and Karnataka. The research employed double digest restriction-site associated-DNA-genotyping by sequencing (ddRAD-GBS) analysis followed by next-generation sequencing (NGS), specifically using Illumina 150 bp paired-end sequencing to analyze the genetic makeup of fifty canine samples. A total of 3,56,461 SNP loci were identified across the samples, with 75811 high-quality SNPs selected. R programming and Linux-bash coding were employed to conduct population genetic and phylogenetic analyses including genetic distance, construction of phylogenetic trees, principal component analysis, and population structure assessments to distinguish the dog populations based on their historical origins. The results revealed there was a close genetic similarity between samples collected from Punjab and Himachal Pradesh, followed by Karnataka, and Haryana. It is inferred that the divergent dog breeds harbor distinct genetic uniqueness based on specific geographical regions. The findings offer valuable insights for future research involving allele/gene identification through genome-wide association studies (GWAS) and marker-assisted selection (MAS), enhancing genetic improvement in breeding programs. The study expands understanding of the genetic structure of popular indigenous and exotic canine germplasm. This research represents the first study on molecular-level characterization of the native Gaddi dog and Mudhol Hound breed.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».