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利用人工神经网络提高内洛尔牛肉嫩度的基因组预测准确性
摘要 本研究的目的是比较人工神经网络 (ANN) 与贝叶斯岭回归、贝叶斯套索、贝叶斯 A、贝叶斯 B 和贝叶斯 Cπ 在估计内洛尔牛肉嫩度的基因组育种值方面的预测性能。使用 Illumina Bovine HD Bead Chip（HD，来自 90 个样本的 777K）和 GeneSeek Genomic Profiler（GGP Indicus HD，来自 485 个样本的 77K）对动物进行基因分型。对每个芯片应用基因型的质量控制，包括去除位于非常染色体上的 SNP，其次要等位基因频率 <5%、与 HWE 的偏差（p < 10 –6）以及连锁不平衡 >0.8。使用 FImpute 程序进行基因型估算。基于谱系的分析表明，肉质嫩度具有中等遗传性（0.35），这表明可以通过直接选择来改善肉质嫩度。贝叶斯回归模型的预测准确度非常相似，加性效应和显性效应分别从 0.20（贝叶斯 A）到 0.22（贝叶斯 B）和 0.14（贝叶斯 Cπ）到 0.19（贝叶斯 A）不等。ANN 对遗传价值的基因组预测准确度最高（0.33）。尽管人们认识到深度神经网络可以提供更准确的预测，但在我们的研究中，具有一个隐藏层、105 个神经元和整流线性单元 (ReLU) 激活函数的 ANN 足以提高对肉质嫩度遗传价值的预测。这些结果表明，具有相对简单架构的 ANN 可以为 Nellore 牛肉质嫩度提供卓越的基因组预测。
与杂交肉牛受孕率相关的基因座
肉牛无法维持足月妊娠已成为牛肉行业的一个经济问题。畜群管理和营养改善减轻了环境对胚胎和胎儿损失的影响，但通过基因组选择还可以获得额外的收益。本研究的目的是确定杂交肉牛小母牛中与怀孕所需交配次数 (TBRD) 和小母牛首次交配受孕率 (HCR1) 相关的基因座和基因集。来自商业肉牛场的小母牛 (n = 709) 经过一轮人工授精，然后与公牛自然交配 50 天。在繁殖季节后 35 天通过超声波确定怀孕和受孕时间。使用 GeneSeek (Lin-coln, NE) Bovine GGP50K BeadChip 对小母牛进行基因分型，然后使用 EIGENSTRAT 类模型进行全基因组关联分析 (GWAA)，以确定与 TBRD 和 HCR1 相关的基因座 (P < 1 × 10 − 5)。一个基因座与 BTA19 上的 TBRD 相关 (P = 8.97 × 10 − 6)，包括位置候选基因 ASIC2（该基因在生育力分类小母牛的子宫内膜中存在差异表达）和位置候选基因 SPACA3。使用 SNP（GSEA-SNP）数据进行基因集富集分析，并确定了一个基因集，即氧化还原酶活性，作用于配对供体，通过 TBRD 富集（NES = 3.15）分子氧的掺入或还原，并包含九个有助于基因集富集的前沿基因。富集的基因集参与催化氧化还原反应，这与影响妊娠成功的氧化应激源有关。没有与 HCR1 相关的基因座或富集的基因集。识别富集生育力的基因座、位置候选基因、基因集和前沿基因有助于基因组选择，使生产者能够选择繁殖能力优良的牛，降低与不育相关的成本，并增加小牛产量百分比。
全基因组的关联研究对绵羊菌群中菌群的抗体反应
摘要。病例淋巴结炎（CLA）是一种慢性且高度传染性的疾病，在绵羊和山羊中广泛影响，对动物福利和生产产生不利影响。这项研究旨在揭示宿主地球杆菌对二氧杆菌抗体抗体水平的影响，作为疾病易感性或抗性的指标，从而有可能识别与这些性状相关的遗传标记。从四个大捷克羊群的321只羊中收集了血液样本。萨福克品种的动物年龄从2至8岁不等，每年定期采样4年。基于两种不同的商业酶连接的免疫吸附测定（ELISA）血清学抗原测试，将绵羊分为健康和患病的组。基因组DNA与Geneseek®基因组pro-firer™卵子50 K进行基因分型，并将41 301个标记用于全基因组关联分析（GWAS）。进行了一种病例 - 对比GWA，包括143种血清阳性和178羊绵羊，以评估使用GCTA软件的绵羊基因组和对磷酸梭菌的磷脂酶D抗原的抗体反应之间的关系。这项研究揭示了染色体11和20上的两个暗示性SNP（单核苷酸多态性），在Trim16的第一个外显子（含三方 - 含量的16）基因中，具有最显着的SNP。通过分析阳性动物和阴性动物之间的基因组改变及其背景，包括对暗示性SNP±500 Kb区域内基因的基因分析（GO）分析，我们鉴定了基因以及与免疫相关的过程以及潜在地影响CLA敏感性的过程和途径。这些包括通过主要的组织相容性复合物（MHC）I和II，Th17粘膜细胞分化，细胞自噬和与吞噬相关的机制的抗原加工和外基肽的呈现。这项研究提供了对抗二链球菌抗体反应的遗传基础的见解，确定了暗示性的关联和潜在的生物学机制，可以指导未来的繁殖和遗传策略，以提高对绵羊CLA的耐药性。