Investigation of growth traits in Turkish Merino lambs using multi-locus GWAS approaches: Karacabey Merino
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sheep have demonstrated remarkable adaptability to diverse and unproductive pastures, making them highly advantageous in the context of sustainable farming practices in the globally warming world. Despite their adaptation skills, local sheep breeds generally exhibit low performance, highlighting the need to develop desired traits. Traditional Mixed Linear Model (MLM)-based single-locus Genome-Wide Association (GWA) studies may fall short in identifying multiple loci influencing traits due to their linear genome scanning approach, rendering them less effective for detecting polygenic effects. OBJECTIVES: To identify genetic variants associated with birth weight (BW) and weaning weight (WW) in Karacabey Merino lambs using multi-locus genome-wide association study (GWAS) approaches, and to propose candidate genes for these economically important growth traits. METHODS: Five multi-locus approaches were employed, including MrMLM, FastMrMLM, ISIS EM-BLASSO, FASTmrEMMA, pLARmEB, and pKWmEB. These methods utilize a two-stage process to detect associated markers, first screening with a single locus approach at a less strict significance threshold, followed by collective evaluation using multi-locus GWA models. Gene annotation was performed to identify candidate genes based on SNP locations within intron regions or within ± 100 Kb proximity of associated SNPs. RESULTS: Using the five multi-locus approaches, 11 SNPs were detected with significant effects on birth weight and seven SNPs on weaning weight in Karacabey merino lambs. Gene annotation revealed most associated SNPs were within or very close to protein-coding genes, suggesting a functional role in trait influence. The genes GNAQ, CDKL4, PIP, SLC7A1, PBRM1, SORCS3, and NFATC1 were identified as candidate genes for birth weight, while BABAM2, LALBA, NOP14, FAM110B, SKAP1, SVIL, and ATXN1 were proposed as candidate genes for weaning weight. CONCLUSION: These insights contribute to a better understanding of the genetic makeup of birth weight and weaning weight traits, supporting efforts to refine breeding programs for improved growth performance in Karacabey merino sheep.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».