The Establishment of a Sheep Embryo Genomic Selection System
Notice bibliographique
Résumé
Embryo genomic selection (EGS) is a contemporary breeding strategy that combines genomic selection (GS) methodology with embryo biotechnology. By conducting genotyping and genomic prediction at the pre-implantation stage, embryos with superior breeding value can be identified for transfer, markedly increasing breeding efficiency while reducing the uncertainty and temporal expenditure associated with conventional GS. This study establishes a reliable embryo biopsy-based GS pipeline for sheep, incorporating optimized whole-genome amplification and microcell genotyping techniques. We developed a high-efficiency in vitro sheep embryo production platform compatible with embryo biopsy. Systematic comparison of Multiple Displacement Amplification (MDA) and Multiple Annealing and Looping Based Amplification Cycles (MALBAC) whole-genome amplification systems yielded high-quality genotypes from biopsy samples of embryos containing as few as 10 cells. Imputation using 10× whole-genome sequencing data significantly increased both genotype call rates and accuracy. High concordance was observed between embryo and lamb genotypes, and genomic estimated breeding values (GEBVs) for key growth traits exhibited strong correlations (R2: 0.91–0.98). This system enables accurate preimplantation genomic evaluation and provides an efficient strategy to accelerate genetic improvement in sheep breeding programs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».