Zebu (Bos indicus) cattle, mostly o

Zebu (Bos indicus) cattle, mostly of the Nellore breed, comprise more than 80% of the beef cattle in Brazil, given their tolerance of the tropical climate and high resistance to ectoparasites. Despite their advantages for production in tropical environments, zebu cattle tend to produce tougher meat than Bos taurus breeds. Traditional genetic selection to improve meat tenderness is constrained by the difficulty and cost of phenotypic evaluation for meat quality. Therefore, genomic selection may be the best strategy to improve meat quality traits. This study was performed to compare the accuracies of different Bayesian regression models in predicting molecular breeding values for meat tenderness in Polled Nellore cattle. The data set was composed of Warner–Bratzler shear force (WBSF) of longissimus muscle from 205, 141, and 81 animals slaughtered in 2005, 2010, and 2012, respectively, which were selected and mated so as to create extreme segregation for WBSF. The animals were genotyped with either the Illumina BovineHD (HD; 777,000 from 90 samples) chip or the GeneSeek Genomic Profiler (GGP Indicus HD; 77,000 from 337 samples). The quality controls of SNP were Hard-Weinberg Proportion P-value ≥ 0.1%, minor allele frequency > 1%, and call rate > 90%. The FImpute program was used for imputation from the GGP Indicus HD chip to the HD chip. The effect of each SNP was estimated using ridge regression, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Bayes A, Bayes B, and Bayes Cπ methods. Different numbers of SNP were used, with 1, 2, 3, 4, 5, 7, 10, 20, 40, 60, 80, or 100% of the markers preselected based on their significance test (P-value from genomewide association studies [GWAS]) or randomly sampled. The prediction accuracy was assessed by the correlation between genomic breeding value and the observed WBSF phenotype, using a leave-one-out cross-validation methodology. The prediction accuracies using all markers were all very similar for all models, ranging from 0.22 (Bayes Cπ) to 0.25 (Bayes B). When preselecting SNP based on GWAS results, the highest correlation (0.27) between WBSF and the genomic breeding value was achieved using the Bayesian LASSO model with 15,030 (3%) markers. Although this study used relatively few animals, the design of the segregating population ensured wide genetic variability for meat tenderness, which was important to achieve acceptable accuracy of genomic prediction. Although all models showed similar levels of prediction accuracy, some small advantages were observed with the Bayes B approach when higher numbers of markers were preselected based on their P-values resulting from a GWAS analysis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Zebu (Bos indicus) วัวส่วนใหญ่ของสายพันธุ์ Nellore ประกอบด้วยกว่า 80% ของการเลี้ยงโคเนื้อในประเทศบราซิลได้รับความอดทนของพวกเขาจากสภาพภูมิอากาศเขตร้อนและความต้านทานสูงต่อปรสิตภายนอก แม้จะมีข้อดีของพวกเขาสำหรับการผลิตในสภาพแวดล้อมเขตร้อนวัววัวสีบิวมักจะผลิตเนื้อรุนแรงกว่าสายพันธุ์ Bos taurus เลือกทางพันธุกรรมแบบดั้งเดิมในการปรับปรุงเนื้อนุ่มถูก จำกัด ด้วยความยากลำบากและค่าใช้จ่ายของการประเมินผลฟีโนไทป์ที่มีคุณภาพเนื้อสัตว์ ดังนั้นการเลือกจีโนมอาจจะเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการปรับปรุงลักษณะเนื้อคุณภาพ การศึกษาครั้งนี้ได้ดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอยแบบเบย์ที่แตกต่างกันในการทำนายคุณค่าการผสมพันธุ์โมเลกุลเนื้อนุ่มในวัวถึงขนาด Nellore ชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยวอร์เนอร์-Bratzler เฉือนแรง (WBSF) ของกล้ามเนื้อ longissimus จาก 205, 141, 81 และโรงฆ่าสัตว์ในปี 2005 ปี 2010 และปี 2012 ตามลำดับซึ่งได้รับการคัดเลือกและผสมพันธุ์เพื่อสร้างการแยกจากกันมากสำหรับ WBSF สัตว์ที่ถูก genotyped กับทั้ง Illumina BovineHD (HD; 777,000 จาก 90 ตัวอย่าง) ชิปหรือ GeneSeek จีโนม Profiler (จีจีพี indicus HD; 77,000 จาก 337 ตัวอย่าง) การควบคุมคุณภาพของ SNP ได้ยาก-Weinberg สัดส่วน P-value ≥ 0.1% ความถี่อัลลีลเล็ก ๆ น้อย ๆ > 1% และอัตราค่าโทร> 90% โปรแกรม FImpute ถูกใช้สำหรับการใส่ร้ายจากชิปจีจีพี indicus HD เพื่อชิปแบบ HD ผลของแต่ละ SNP ถูกคำนวณโดยใช้วิธีการถดถอยสันหดตัวแน่นอนอย่างน้อยและผู้ประกอบการเลือก (เชือก) Bayes A, B Bayes และวิธี Bayes Cπ ตัวเลขที่แตกต่างของ SNP ถูกนำมาใช้กับ 1, 2, 3, 4, 5, 7, 10, 20, 40, 60, 80, หรือ 100% ของเครื่องหมายไว้ล่วงหน้าอยู่บนพื้นฐานของการทดสอบสำคัญของพวกเขา (P-value จากการเชื่อมโยงการศึกษา genomewide [GWAS]) หรือการสุ่มเก็บตัวอย่าง ความถูกต้องทำนายได้รับการประเมินโดยความสัมพันธ์ระหว่างค่าการผสมพันธุ์จีโนมและฟีโนไทป์ WBSF สังเกตโดยใช้ลาหนึ่งออกตรวจสอบข้ามวิธีการ ความถูกต้องทำนายโดยใช้เครื่องหมายทุกคนทุกที่คล้ายกันมากสำหรับทุกรุ่นตั้งแต่ 0.22 (Bayes Cπ) 0.25 (เบส์ B) เมื่อ preselecting SNP บนพื้นฐานของผล GWAS, ความสัมพันธ์สูงสุด (0.27) ระหว่าง WBSF และมูลค่าการผสมพันธุ์จีโนมก็ประสบความสำเร็จโดยใช้รูปแบบเบส์ Lasso กับ 15,030 เครื่องหมาย (3%) แม้ว่าการศึกษานี้ใช้สัตว์ค่อนข้างน้อยการออกแบบของประชากรแยกมั่นใจความแปรปรวนทางพันธุกรรมกว้างสำหรับเนื้อนุ่มซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะบรรลุความถูกต้องเป็นที่ยอมรับของการทำนายจีโนม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนใหญ่ของสายพันธุ์ของเรา, ประกอบด้วยมากกว่า๘๐% ของวัววัวในบราซิล, ได้รับความอดทนของสภาพภูมิอากาศเขตร้อนและความต้านทานสูงเพื่อ ectoparasites. แม้จะมีข้อดีของพวกเขาสำหรับการผลิตในสภาพแวดล้อมเขตร้อน, zebu วัวมีแนวโน้มที่จะผลิตเนื้อรุนแรงกว่าการสายพันธุ์ของ Bos ราศีพฤษภ. การเลือกทางพันธุกรรมแบบดั้งเดิมเพื่อปรับปรุงความอ่อนโยนของเนื้อจะถูกจำกัดโดยความยากลำบากและค่าใช้จ่ายในการประเมินคุณภาพของเนื้อ ดังนั้นการเลือก genomic อาจเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการปรับปรุงลักษณะที่มีคุณภาพของเนื้อ การศึกษานี้ดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบ accuracies ของรูปแบบการถดถอยที่แตกต่างกันในการทำนายค่าการเพาะพันธุ์โมเลกุลสำหรับเนื้อวัวที่อ่อนโยนในสำรวจ Nore ปศุสัตว์. ชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยวอร์เนอร์– bratzler แรงเฉือน (wbsf) ของกล้ามเนื้อริบบิ้นจาก๒๐๕, ๑๔๑, และ๘๑การฆ่าอาหารใน๒๐๐๕, ๒๐๑๐, และ๒๐๑๒, ตามลำดับ, ซึ่งถูกเลือกและ mated เพื่อที่จะสร้างการแบ่งแยกมากสำหรับ wbsf. มีการใช้ Illumina BovineHD (HD; ๗๗๗,๐๐๐จาก๙๐ตัวอย่าง) ชิปหรือ GeneSeek Genomic ตัวสร้างโพรไฟล์ (๗๗,๐๐๐ GGP ความคิดเห็นจาก๓๓๗) การควบคุมคุณภาพของ SNP มีสัดส่วนความยากลำบาก P-มูลค่า≥๐.๑%, เล็กน้อย allele > 1% และอัตราการโทร > ๙๐% โปรแกรม FImpute ถูกนำมาใช้สำหรับ imputation จากชิพ GGP ที่เรา HD กับชิพ HD ผลของแต่ละ SNP ได้รับการประเมินโดยใช้การถดถอย, การหดตัวอย่างน้อยที่แน่นอนและผู้ประกอบการเลือก (ลาส), Bayes A, Bayes B, และวิธี Cπ Bayes. มีการใช้ SNP จำนวนที่แตกต่างกัน, กับ 1, 2, 3, 4, 5, 7, 10, 20, ๔๐, ๖๐, ๘๐หรือ๑๐๐% ของเครื่องหมายเลือกขึ้นอยู่กับการทดสอบที่สำคัญของพวกเขา (ค่า P จากการศึกษาสมาคมของ genomewide [GWAS]) หรือสุ่มตัวอย่าง ความถูกต้องของการคาดการณ์ถูกประเมินโดยความสัมพันธ์ระหว่างคุณค่า genomic และการสังเกต WBSF ฟีโนไทป์โดยใช้ลาออกหนึ่ง-ออกการตรวจสอบข้ามวิธีการ การคาดคะเน accuracies โดยใช้เครื่องหมายทั้งหมดที่มีความคล้ายคลึงกันมากสำหรับทุกรุ่นตั้งแต่๐.๒๒ (Bayes Cπ) เพื่อ๐.๒๕ (Bayes B) เมื่อได้รับการปรับตัว SNP ขึ้นอยู่กับผล GWAS, ความสัมพันธ์สูงสุด (๐.๒๗) ระหว่าง WBSF และ genomic การผสมพันธุ์ที่ประสบความสำเร็จโดยใช้รูปแบบที่มี๑๕,๐๓๐ (3%) ปากกา แม้ว่าการศึกษานี้ใช้เป็นอาหารที่ค่อนข้างน้อย, การออกแบบของประชากรที่มีความมั่นใจความแปรปรวนทางพันธุกรรมกว้างสำหรับความอ่อนโยนของเนื้อ, ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้บรรลุความถูกต้องที่ยอมรับของการคาดการณ์ genomic. แม้ว่าทุกรุ่นแสดงให้เห็นถึงระดับที่คล้ายกันของความถูกต้องของการคาดการณ์, ข้อได้เปรียบเล็กๆบางอย่างได้รับการปฏิบัติด้วยวิธีการ Bayes B เมื่อจำนวนที่สูงขึ้นของเครื่องหมายถูกเลือกขึ้นอยู่กับค่า P ของพวกเขาที่เกิดจากการวิเคราะห์ GWAS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ม้าลายวัวส่วนใหญ่เป็นพันธุ์ที่มีความต้านทานต่อสภาพอากาศเขตร้อนและปรสิตต่างประเทศสูงกว่าร้อยละแปดสิบของโคเนื้อบราซิล แม้ว่าม้าลายโคมีข้อได้เปรียบในการผลิตในเขตร้อนชื้นพวกเขามักจะผลิตเนื้อแข็งกว่าวัว การเลือกทางพันธุกรรมแบบดั้งเดิมเพื่อเพิ่มความอ่อนโยนของเนื้อจะถูกจำกัดโดยความยากและต้นทุนของการประเมินคุณลักษณะเนื้อ ดังนั้นการเลือกจีโนมอาจเป็นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อปรับปรุงลักษณะเนื้อ การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอยแบบเบส์ที่แตกต่างกันเพื่อทำนายค่าพันธุ์เนื้อนุ่ม ชุดข้อมูลประกอบด้วยสองปี 2010 และ 2012 ตามลำดับฆ่า 205 หัวและกล้ามเนื้อที่ยาวที่สุดของสัตว์ที่มีกล้ามเนื้อสั้นที่สุดของสัตว์ สัตว์เหล่านี้จะถูกจัดกลุ่มด้วยชิป 77000 หรือ GGP INDIUS HD หรือ 77000 ในตัวอย่าง 337 หรือตัวอย่าง SNP ควบคุมคุณภาพเป็นฮาร์ดไวน์เบิร์กเปอร์เซ็นต์ P ค่า <NU>0.1 เปอร์เซ็นต์มัธยมศึกษาอัลลีลความถี่และอัตราการโทร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาจาก GGP อินดิคัส HD ชิป อิทธิพลของ SNP จะถูกประเมินโดยใช้วิธีการถดถอยแบบสันเขาการหดตัวสัมบูรณ์น้อยที่สุดและผู้ประกอบการเลือก Bayes B และ Bayes C P การใช้หมายเลขที่แตกต่างกันของโมโนนิวคลีโอไทด์ polymorphism 1 、 2 、 3 、 4 、 5 、 7 、 10 、 10 、 40 、 6080 หรือ 100เปอร์เซ็นต์เป็นเครื่องหมายที่เลือกไว้ล่วงหน้าหรือสุ่มตัวอย่างขึ้นอยู่กับการทดสอบความสําคัญของพวกเขา ความถูกต้องของการพยากรณ์จะถูกประเมินโดยความสัมพันธ์ระหว่างค่าพันธุกรรมและสังเกต WBF ฟีโนไทป์โดยใช้วิธีการตรวจสอบข้ามพลาด ความถูกต้องของเครื่องหมายทั้งหมดจะคล้ายกันมากระหว่าง 0.22 ซีและ 0.25 B ความสัมพันธ์ระหว่าง wbsf และการปรับปรุงพันธุ์จีโนมค่าสูงสุดเมื่อ SNP ถูกเลือกบนพื้นฐานของ GWAS ผลลัพธ์และรูปแบบของ Bayesian LASSO เป็นลูกบุญธรรม แม้ว่าสัตว์ที่ใช้ในการศึกษานี้ค่อนข้างน้อยการออกแบบของกลุ่มที่แยกต่างหากเพื่อให้แน่ใจว่าความหลากหลายทางพันธุกรรมที่กว้างขวางของความอ่อนโยนของเนื้อซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะตระหนักถ แม้ว่ารุ่นทั้งหมดจะคล้ายกันในระดับความแม่นยำวิธีการ Bayes B แสดงให้เห็นประโยชน์เล็กๆน้อยๆเมื่อ P มูลค่าที่ได้รับจากการวิเคราะห์ GWAS เลือกเครื่องหมายเพิ่มเติม