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Enregistrement W4416344962 · doi:10.1016/j.jare.2025.11.021

Silk_40K SNP array facilitates the genomic prediction of complex traits in silkworm (Bombyx mori)

2025· article· en· W4416344962 sur OpenAlexaff
Chunlin Li, Xiaoling Tong, Rui Gao, Jingjing Jiang, Dan Hu, Ang Zhou, Kunpeng Lu, Minjin Han, Linli Zhou, Fangyin Dai

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaEarmarked Fund for China Agriculture Research SystemAgriculture Research System of ChinaNatural Science Foundation of ChongqingNatural Science Foundation Project of Chongqing, Chongqing Science and Technology CommissionMinistry of Agriculture and Rural Affairs of the People's Republic of ChinaKey Technologies Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSNPGenetic architectureSelection (genetic algorithm)GeneSNP genotypingGenomic selectionYield (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Silk_40K array is the first set of genome wide SNP chip of silkworm. • QTL mapping provides new insights into the genetic architecture of silk yield. • BmCOPB2 and BmOCIAD1 were identified as the new genes for silk yield. • Genomic prediction based on Silk_40K showed high ability in silkworm. It is highly attractive to use silkworms producing natural fibres with excellent properties and insect-based nutrients on a large scale. Traits related to these often have complex genetic bases. Genomic selection (GS) has exhibited high efficiency in improving complex traits. However, for silkworm, there is a lack of low-cost, high-throughput genotyping tools, and the effectiveness of GS has yet to be studied. To develop a genome-wide SNP chip, evaluate its genotyping capabilities and potential applications in genetic analysis and genomic selection of complex traits in silkworm. We designed the Silk_40K array containing 41,887 SNPs. Two backcross (BC 1 ) populations were genotyped using this array. The quantitative trait locus (QTL) mapping and gene expression analysis were conducted to identify silk yield-related genes and CRISPR/Cas9 was used to validate candidate function. Multimodel genomic prediction (GP) based on different SNP sets was performed in BC1 and germplasms. The SNPs of Silk_40K array evenly distributed across the genome. The calling ratio reached 94.01 % across different samples, with an average polymorphism rate of 37.42 %. We identified 61 QTLs associated with silk yield, and two novel genes BmOCIAD1 and BmCOPB2 within the QTL of cocoon shell ratio (CSR) on chromosome 1. Knockout of BmOCIAD1 significantly increased cocoon shell weight (CSW) by 36.36 % (females) and 50.00 % (males), and CSR by 19.17 % (females) and 13.49 % (males). Silk_40K also showed a high genomic predictive ability in both BC 1 populations and germplasms, with maximum correlation (R) of 0.866 (CSW) and 0.891 (CSR) in germplasms. Silk_40K array is the first whole-genome SNP chip for silkworm. Based on this, two new genes controlling silk yield were identified, providing new insights into the genetic architecture of silk yield. We also demonstrated for the first time that genomic selection may achieve high efficiency in selecting for complex traits in silkworms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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