The candidate gene approach was use

The candidate gene approach was used to identify genes associated with residual feed intake (RFI) in beef steers. The approach uses prior knowledge of gene functions to predict their biological role in the variation observed in a trait. It is suited to identify genes associated with complex traits where each gene has a relatively small effect. First, positional candidate genes were identified within the genomic positions of previously reported QTL associated with component traits related to RFI such as dry matter intake (DMI), growth, feed conversion ratio (FCR), average daily gain (ADG), and energy balance. Secondly, the positional candidate genes were prioritized into functional candidate genes according to their biological functions and their relationship with the biological processes associated with RFI including carbohydrate, fat and protein metabolism, thermoregulation, immunity and muscle activity. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) located within the functional candidate genes were identified using mRNA sequences and prioritized into functional classes such as non-synonymous (nsSNP), synonymous (sSNP) or intronic SNP. A total of 117 nsSNP were considered as functional SNP and genotyped in steers at the University of Alberta ranch in Kinsella. Multiple marker association analysis in ASReml was performed using RFI data obtained from 531 beef steers. Twenty-five SNP were significantly associated with RFI (P < 0.05) accounting for 19.7% of the phenotypic variation. Using SIFT program to predict the effect of the SNP on the function of the corresponding protein, 3 of the 25 SNP were predicted to cause a significant effect on protein function (P < 0.05). One of the 3 SNP was located in the GHR gene and was also associated with a significant effect on the tertiary structure of the GHR protein (P < 0.05) as modeled using SWISSModel software. Least square means for each genotype were estimated and an over-dominance effect was observed for the SNP located in the GHR, CAST, ACAD11 and UGT3A1 genes. In addition, 2 other SNP showed a dominance effect and 3 genes had an additive effect. Gene network analysis performed in Ingenuity pathway analysis (IPA) software (Ingenuity Systems, www.ingenuity.com) indicated that the significant genes were involved in biological pathways such as lipid, protein and energy metabolism, electron transport and membrane signaling. The genes in this study, if validated in other beef cattle populations, may be useful for marker assisted selection for feed efficiency.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการที่ยีนถูกนำมาใช้เพื่อระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับปริมาณอาหารที่กินเหลือ (RFI) ในเนื้อนำพา วิธีการใช้ความรู้ก่อนการทำงานของยีนที่จะทำนายบทบาททางชีวภาพของพวกเขาในรูปแบบที่พบในลักษณะ จึงเหมาะที่จะระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับลักษณะที่ซับซ้อนของยีนแต่ละคนมีผลกระทบที่ค่อนข้างเล็ก ครั้งแรก,ยีนตำแหน่งที่ถูกระบุตำแหน่งภายในจีโนมของรายงานก่อนหน้านี้ QTL ที่เกี่ยวข้องกับลักษณะองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องกับ RFI เช่นการบริโภควัตถุแห้ง (DMI) เติบโตอัตราการเปลี่ยนอาหารเป็นเนื้อ (FCR) กำไรเฉลี่ยต่อวัน (ADG) และสมดุลพลังงาน ประการที่สองยีนตำแหน่งที่ถูกจัดลำดับความสำคัญในการทำงานของยีนตามหน้าที่ทางชีวภาพของพวกเขาและความสัมพันธ์ของพวกเขาด้วยกระบวนการทางชีววิทยาที่เกี่ยวข้องกับ RFI รวมทั้งการเผาผลาญคาร์โบไฮเดรตไขมันและโปรตีน, อุณหภูมิ, ภูมิคุ้มกันและกิจกรรมของกล้ามเนื้อเดี่ยวเบื่อหน่ายความหลากหลาย (SNPs) ตั้งอยู่ภายในยีนการทำงานที่ถูกระบุโดยใช้ลำดับ mRNA และจัดลำดับความสำคัญในชั้นเรียนการทำงานเช่นที่ไม่ตรงกัน (nssnp), ความหมายเหมือนกัน (SSNP) หรือ intronic SNP ทั้งหมดจาก 117 nssnp ได้รับการพิจารณาเป็นหน้าที่ SNP และ genotyped ในเรือลำที่มหาวิทยาลัยอัลเบอร์ฟาร์มปศุสัตว์ในคินเซลลาเครื่องหมายการวิเคราะห์หลายสมาคมใน asreml ได้ดำเนินการโดยใช้ข้อมูลที่ได้รับจาก RFI 531 นำพาเนื้อ ยี่สิบห้า SNP มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ RFI (p <0.05) การบัญชีสำหรับ 19.7% ของการเปลี่ยนแปลงฟีโนไทป์ ใช้โปรแกรมร่อนที่จะคาดการณ์ผลกระทบของ SNP ต่อการทำงานของโปรตีนที่เกี่ยวข้อง,3 จาก 25 SNP ถูกคาดว่าจะก่อให้เกิดผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการทำงานของโปรตีน (p <0.05) หนึ่งใน 3 SNP ตั้งอยู่ในยีน GHR และยังเกี่ยวข้องกับผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญกับโครงสร้างตติยภูมิของโปรตีน GHR (p <0.05) ในขณะที่ซอฟแวร์โดยใช้แบบจำลอง swissmodelอย่างน้อยหมายถึงตารางสำหรับแต่ละ genotype ได้ประมาณและผลกว่าการปกครองถูกตั้งข้อสังเกตสำหรับ SNP ตั้งอยู่ใน GHR ทิ้ง acad11 และ ugt3a1 ยีน นอกจากนี้ 2 SNP อื่น ๆ ที่แสดงให้เห็นผลกระทบการปกครองและ 3 ยีนมีผลต่อสารเติมแต่ง การวิเคราะห์เครือข่ายยีนดำเนินการในการวิเคราะห์ความฉลาดทางเดินซอฟแวร์ (IPA) (ระบบความฉลาด www.ingenuityCOM) ชี้ให้เห็นว่ายีนที่สำคัญที่มีส่วนเกี่ยวข้องในกระบวนการทางชีววิทยาเช่นการเผาผลาญไขมันโปรตีนและพลังงานการขนส่งอิเล็กตรอนและเยื่อหุ้มเซลล์ส่งสัญญาณ ยีนในการศึกษาครั้งนี้ถ้าการตรวจสอบในประชากรอื่น ๆ เนื้อวัวอาจจะมีประโยชน์สำหรับการเลือกดีเอ็นเอเครื่องหมายช่วยสำหรับประสิทธิภาพการใช้อาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธียีนผู้ถูกใช้เพื่อระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับส่วนที่เหลือจากอาหารบริโภค (RFI) สำเร็จเนื้อ วิธีการใช้ความรู้เดิมของการทำงานของยีนเพื่อทำนายบทบาทของตนทางชีวภาพในการเปลี่ยนแปลงที่พบในการติด ได้เหมาะสมเพื่อระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับลักษณะที่ซับซ้อนซึ่งแต่ละยีนมีผลค่อนข้างเล็ก ครั้งแรก ผู้สมัครตำแหน่งยีนได้ระบุในตำแหน่ง genomic ดุล QTL เกี่ยวข้องกับคอมโพเนนต์ที่ได้รับลักษณะที่เกี่ยวข้องกับ RFI เช่นบริโภคเรื่องแห้ง (DMI), เติบโต อาหารแปลงอัตรา (FCR), ค่าเฉลี่ยทุกวัน (ADG), และพลังงานที่รายงานไปก่อนหน้านี้ ประการที่สอง ผู้สมัครตำแหน่งยีนถูกจัดระดับความสำคัญลงในยีนผู้สมัครทำงานตามหน้าที่ทางชีวภาพ และความสัมพันธ์กับกระบวนการทางชีวภาพเกี่ยวข้องกับ RFI ทั้งคาร์โบไฮเดรต เผาผลาญไขมันและโปรตีน การปรับอุณหภูมิกาย ภูมิคุ้มกันและกล้ามเนื้อ นิวคลีโอไทด์เดี่ยว polymorphisms (SNPs) การตั้งอยู่ภายในยีนผู้สมัครทำงานที่ระบุใช้ mRNA ลำดับ และจัดระดับความสำคัญในชั้นเรียนทำงานเช่นไม่พ้อง (nsSNP), พ้อง (sSNP) หรือ intronic SNP จำนวน 117 nsSNP ถูกพิจารณาเป็น SNP ทำ และสำเร็จที่มหาวิทยาลัยเบอร์บ้านไร่ใน Kinsella genotyped วิเคราะห์เชื่อมโยงเครื่องหมายหลายใน ASReml ที่ดำเนินการโดยใช้ข้อมูล RFI ที่ได้รับจากเนื้อ 531 สำเร็จ ยี่สิบห้า SNP ถูกเชื่อมโยงอย่างมากกับ RFI (P < 0.05) บัญชี 19.7% ของไทป์ที่ ใช้โปรแกรม SIFT เพื่อทำนายผลของ SNP การทำงานของโปรตีนที่เกี่ยวข้อง 3 ของ 25 SNP ถูกคาดว่า จะก่อให้เกิดผลอย่างมีนัยสำคัญกับการทำงานของโปรตีน (P < 0.05) หนึ่งของ 3 SNP ตั้งอยู่ในยีน GHR และยังถูกเชื่อมโยงกับผลกระทบที่สำคัญในโครงสร้างระดับตติยภูมิของโปรตีน GHR (P < 0.05) เป็นจำลองโดยใช้ซอฟต์แวร์ SWISSModel หมายถึงตารางอย่างน้อยในแต่ละลักษณะทางพันธุกรรมได้โดยประมาณ และมีสังเกตผลครอบงำมากเกินสำหรับ SNP ในยีน GHR หล่อ ACAD11 และ UGT3A1 นอกจากนี้ 2 SNP อื่น ๆ แสดงผลครอบงำ และ 3 ยีนมีลักษณะพิเศษสามารถ การวิเคราะห์เครือข่ายยีนดำเนินในการประดิษฐ์คิดค้นวิเคราะห์ทางเดิน (IPA) ซอฟต์แวร์ (ประดิษฐ์คิดค้นระบบ www.ingenuitycom) บ่งชี้ว่า ยีนสำคัญเกี่ยวข้องในมนต์ชีวภาพเช่นไขมัน เผาผลาญโปรตีนและพลังงาน การขนส่งอิเล็กตรอน และเยื่อตามปกติ ยีนในการศึกษานี้ ถ้าตรวจในประชากรอื่น ๆ เนื้อวัว อาจเป็นประโยชน์สำหรับการเลือกเครื่องช่วยสำหรับประสิทธิภาพการใช้อาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้ยีนผู้สมัครรับเลือกตั้งนั้นถูกใช้ในการระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับการ บริโภค อาหารที่เหลือ( RFI )ในเนื้อคัด วิธีการที่ใช้ความรู้ก่อนการทำงานยีนในการทำนายว่าบทบาททางชีววิทยาของพวกเขาในการเปลี่ยนแปลงในลักษณะที่สังเกต เหมาะในการระบุยีนที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเฉพาะคอมเพล็กซ์ที่ยีนแต่ละตัวมีผลขนาดเล็กที่ ครั้งแรกpositional ยีนได้รับการระบุว่าเป็นผู้สมัครในตำแหน่ง genomic ของ qtl รายงานไปก่อนหน้านี้ที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเฉพาะคอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้องกับ RFI — Radio Frequency Interference (เช่นการ บริโภค เรื่องแห้ง( DMI )อาหารสัตว์อัตราการขยายตัวการแปลง( FCR )ได้ทุกวันโดยเฉลี่ย( adg )และสร้างสมดุลของพลังงาน ประการที่สองผู้สมัคร positional ยีนที่ถูกจัดลำดับความสำคัญในยีนผู้สมัครรับเลือกตั้งเต็มไปด้วยประโยชน์ใช้สอยตามการทางชีววิทยาของพวกเขาและความสัมพันธ์ของพวกเขาพร้อมด้วยกระบวนการทาง ชีวภาพ ที่เชื่อมโยงกับ RFI รวมถึงคาร์โบไฮเดรตไขมันและโปรตีนเจริญเติบโตรักษา อุณหภูมิ ของร่างกายการทำงานของกล้ามเนื้อและการป้องกันSingle nucleotide polymorphisms ( snps )ตั้งอยู่ในยีนผู้สมัครรับเลือกตั้งที่เต็มไปด้วยประโยชน์ใช้สอยได้รับการระบุว่าการใช้ซีเควนซ์ mrna จัดลำดับความสำคัญและเต็มไปด้วยประโยชน์ใช้สอยในชั้นเรียนเช่น snp. มีความหมายว่า( ssnp )หรือ intronic ไม่มีความหมายว่า( nssnp ) ยอดรวมของ 117 nssnp เป็นการพิจารณาให้เป็น genotyped ค่าอะไหล่และเต็มไปด้วยประโยชน์ใช้สอยในคัดที่มหาวิทยาลัยของฟาร์มแอลเบอร์ตาใน kinsellaการวิเคราะห์การเชื่อมโยงเครื่องหมายหลายรายการใน asreml ได้ดำเนินการโดยใช้ข้อมูล RFI — Radio Frequency Interference (ได้รับจาก 531 เนื้อวัวคัด ยี่สิบห้าค่าอะไหล่ได้อย่างมีนัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ RFI ( P < 0.05 )คิดเป็นสัดส่วน 19.7% ของการเปลี่ยนแปลง phenotypic ที่ การใช้โปรแกรมร่อนเพื่อทำนายผลของค่าอะไหล่ในหน้าที่ของโปรตีนที่เกี่ยวข้อง3 ใน 25 ค่าอะไหล่ที่ถูกคาดว่าจะทำให้เกิดผลกระทบต่อฟังก์ชั่นโปรตีน( P < 0.05 ) หนึ่งใน 3 ค่าอะไหล่ตั้งอยู่ในยีน ghr และมีความเกี่ยวข้องกับผลที่สำคัญในโครงสร้างขั้นที่ของโปรตีน ghr ( P < 0.05 )เป็นรูปแบบการใช้ซอฟต์แวร์ swissmodel ยังหมายความว่าอย่างน้อยในพื้นที่ลักษณะสำคัญแต่ละคนโดยประมาณและมีผลมากกว่า - การครอบงำที่พบว่าค่าอะไหล่ที่ตั้งอยู่ใน ghr ที่หล่อ Virus signature database updates : ACAD 11 และ ugt 3 A 1 ยีน ในการเพิ่ม 2 ค่าอะไหล่อื่นๆแสดงให้เห็นผลการครอบงำและ 3 ยีนมีผลต่อสารเติมแต่งที่ การวิเคราะห์เครือข่ายยีนได้ดำเนินการในการวิเคราะห์ความฉลาดเส้นทางเดิน( IPA )ซอฟต์แวร์(ความฉลาดระบบ www .ฉลาดCOM )ระบุว่ายีนอย่างมีนัยสำคัญที่มีส่วนเกี่ยวข้องในเส้นทางเดินเท้าทางชีววิทยาเช่นเยื่ออิเลคตรอนและการขนส่งเจริญเติบโตพลังงานโปรตีนและส่งสัญญาณ( lipid ยีนในการศึกษานี้หากได้รับการตรวจสอบในประชากรสัตว์เนื้ออื่นๆอาจจะมีประโยชน์ในการทำเครื่องหมายความช่วยเหลือทางเลือกสำหรับการป้อนนม