Genome-wide association study to identify biological and metabolic pathways associated with carcass portion weights in turkeys
Notice bibliographique
Résumé
The application of genetic and genomic improvement strategies in the poultry industry has been widely successful at improving meat yield and efficiency, however some challenges persist. As demand for larger and leaner birds increases, we have not fully assessed how selection for growth affects various carcass portions. The objective of this study was to conduct a genome wide association study (GWAS) and functional analysis on turkey carcass portion weights. Phenotypic data consisted of carcass portion weights (fillets, tenders, drums, thighs) obtained at processing (N = 646 - 1,478). Genotypic records were available from a proprietary 65 K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. A linear mixed model was used to estimate SNP effects and a 30-SNP sliding window approach was used. Across all traits, 14 functional candidate genes (FCGs) were identified, and these were predominately associated with protein metabolism and immune function. Interestingly, carcass portions did not share FCGs, except for the thighs and drums, which shared one functional candidate gene (PDGFB). These results add to the understanding of the genetic architecture of carcass portion weights, and this could be applied in a turkey breeding program.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».