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Enregistrement W6903397233 · doi:10.1139/cjas10007

Whole genome fine mapping of quantitative trait loci for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle

2011· article· en· W6903397233 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative trait locusBeef cattleAutosomeSingle-nucleotide polymorphismFamily-based QTL mappingGenome-wide association studyTraitSNP

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nalaila, S. M., Stothard, P., Moore, S. S., Wang, Z. and Li, C. 2011. Whole genome fine mapping of quantitative trait loci for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle. Can. J. Anim. Sci. 91: 61-73. Quantitative trait loci (QTL) mapped to large chromosomal regions have limited utility as DNA markers for marker-assisted selection (MAS) and are less informative as a reference for the identification of the underlying causative quantitative trait nucleotides (QTN). The objective of this study was to conduct a whole genome fine mapping of QTL for ultrasound and carcass merit traits in beef cattle using a greater density of single nucleotide polymorphism (SNP) markers, and to identify SNP markers within the QTL regions that are associated with the traits. A total of 418 steers from 28 sires were used in this study with nine ultrasound and seven carcass merit traits that were collected as part of a feedlot trial conducted from 2003 to 2005 at the University of Alberta Kinsella ranch. Sires and their progeny were genotyped for a total of 4592 SNP markers distributed across all 29 bovine autosomes (BTA). Across-family analyses detected 12 QTL for five ultrasound traits on nine chromosomes and 18 QTL for six carcass merit traits on 10 chromosomes (P<0.05). Within-family analyses identified 78 significant QTL for nine ultrasound and seven carcass merit traits (P<0.01). The use of a denser panel of SNP markers allowed fine mapping of QTL to smaller chromosomal regions ranging from 0.6 to 11 cM compared with relatively larger QTL regions of 4 to 24 cM reported in previous studies. Furthermore, single SNP marker association analyses identified 22 SNPs that were significantly associated with three ultrasound and four carcass merit traits under 12 QTL regions (P<0.05). These identified SNP markers significantly associated with the traits under the fine mapped QTL regions provide genomic tools for potential application of MAS and a reference to assist with the identification of QTN causing variations in ultrasound and carcass merit traits in beef cattle.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,021 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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