Pedigree-based genome-wide imputation using a low-density amplicon panel for the highly polymorphic Pacific oyster Crassostrea (Magallana) gigas
Notice bibliographique
Résumé
High-density genomic data are instrumental for selective breeding, but the costs associated with these approaches can hinder progress, as is the case for most aquaculture species. A strategy to reduce genotyping costs is to genotype a few select individuals at high-density ( e.g. , parents, grandparents), and many others at low density ( e.g. , offspring), then impute genotypes. This has been demonstrated in silico for Pacific oyster Crassostrea ( Magallana ) gigas but was particularly challenging relative to other species and has never been empirically tested. Here, four families of Pacific oysters, bred via marker-assisted selection for variation at a locus for field survival in an ostreid herpesvirus 1 (OsHV-1)-positive estuary, were exposed to OsHV-1 then genotyped using a low-density amplicon panel ( n = 240 individuals). Parents were genotyped with the amplicon panel and by whole-genome resequencing. Offspring genotypes were imputed, and accuracy was determined by comparing against held-out whole-genome data for offspring. Imputation resulted in reduced minor allele frequencies and enriched homozygosity relative to empirical data. An in silico three-generation analysis was used to investigate the effect of deepening the pedigree, resulting in superior concordance in genotypes (GC = 84.5 %) and allelic dosage ( r = 0.73) compared to two-generation imputation (GC = 75.3 %; r = 0.63). Genome-wide associations to OsHV-1 survivorship with imputed data identified significantly associated regions on the expected chromosome 8, but not at the expected position based on previous work, pointing to a potentially more complex genetic architecture for the trait. Our results empirically demonstrate the utility of amplicon panel-based genome-wide imputation in shellfish, and thus enable low-cost selective breeding techniques.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».