Correlation Analysis of CXCL10, FOS, HOXC13, and WNT4 Gene Polymorphisms with Key Economic Traits—Initial Population Screening for Jiangnan Cashmere Goats
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The Jiangnan cashmere goat is a newly developed national cashmere goat breed in China, and the genetic stability of its traits is the core of breeding work. Methods: This study used 353 Jiangnan cashmere goats as research subjects. Descriptive statistics were performed on the key economic traits of the experimental population. Polymorphisms in the CXCL10, FOS, HOXC13, and WNT4 genes were detected using multiplex PCR. The correlation between single-nucleotide polymorphism (SNP) loci and key economic traits was analyzed using the least squares variance method in SAS 9.4 software. Results: A total of 14 SNP loci were detected in the four genes, of which 5 were in the CXCL10 gene. Three SNPs were detected in the FOS, HOXC13, and WNT4 genes. SNP3, SNP4, SNP6, SNP10, SNP11, SNP12, SNP13, and SNP14 were in Hardy–Weinberg equilibrium. The results of the correlation analysis showed that SNP9 of the HOXC13 gene was significantly correlated with birth weight (BW) and mean fiber diameter (MFD), SNP10 of the HOXC13 gene was significantly correlated with yearling weight (YW), and SNP14 of the WNT4 gene was significantly correlated with birth weight (BW) (p < 0.05). Conclusions: The results of this study provide molecular markers for cashmere goat breeding and an experimental basis for accelerating the cultivation of new strains, which is conducive to further optimizing the economic traits of the Jiangnan cashmere goat and ensuring the stable inheritance of its economic traits through molecular breeding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».