Global Population Genomics of Chickens and Their Adaptation to Diverse Environments
Notice bibliographique
Résumé
Chickens ( Gallus gallus domesticus ) represent one of the most widely domesticated and distributed livestock species globally, offering a unique model for exploring population genomics and adaptive evolution. In this study, we investigated the global genomic diversity and environmental adaptation of chickens by analyzing whole-genome resequencing data and single nucleotide polymorphism (SNP) arrays across diverse geographic populations. We characterized regional genomic structures, examined the impact of artificial selection, and highlighted the role of indigenous breeds in shaping genetic landscapes. Specific adaptation signatures were identified in populations exposed to high altitudes, extreme temperatures, and pathogen pressures, revealing key loci associated with physiological resilience and immune function. Methodologically, we employed population structure analyses, phylogenetic reconstruction, selection scans, and functional annotation to uncover evolutionary trajectories. A focused case study on East African chickens demonstrated context-specific adaptations driven by unique environmental and cultural factors. Our findings underscore the underrepresentation of certain populations in genomic surveys and emphasize the importance of integrating genomics with ecological and phenotypic data. This study not only advances our understanding of chicken evolution and adaptation but also provides genomic insights that can inform sustainable breeding, conservation efforts, and global food security strategies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».