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J-GLOBAL ID:201902273366508750   整理番号:19A0786096

SNPチップからシーケンスへの補完:中国固有のニワトリ集団における事例研究【JST・京大機械翻訳】

Imputation from SNP chip to sequence: a case study in a Chinese indigenous chicken population
著者 (9件):
資料名:
巻:号:ページ: 30  発行年: 2018年 
JST資料番号: U7387A  ISSN: 2049-1891  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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全ゲノム配列(WGS)データを用いることにより,全ゲノム関連研究とゲノム予測が最適化されると考えられている。しかし,数千の興味ある個体の配列決定は高価である。SNPパネルからWGSデータへの影響は,WGSデータを得るための魅力的で安価なアプローチである。本研究の目的は,インimpの正確さを調査し,遺伝子型の設計と実行に洞察を提供することであった。600K SNP配列を有する450羽のニワトリを遺伝子型決定し,全ゲノム再配列決定により24の重要な個体を配列決定した。推定60Kと600KアレイデータからWGSデータへの不正確さの正確さは,Beagleではそれぞれ0.620と0.812,FImputeでは0.810と0.914であった。24xから144Xへの配列決定コストを増加させることにより,衝撃精度はBeagleでは0.525から0.698へ,FImputeでは0.654から0.823に増加した。固定された配列深さ(12X)により,1から24までの配列化動物の数を増加させて,FImputeに対して0.421から0.897まで,Beagleに対して0.396から0.777まで精度を向上させた。最適に選択された重要な個体を用いることは,再配列決定のための参照集団としてランダムに選択された個体を用いることと比較して,より高い切断精度をもたらした。固定された参照集団サイズ(24)により,Imputeに対しては0.654から0.875に,配列深さが1Xから12Xに増加するにつれてBeagleに対しては0.512から0.762に増加した。遺伝子型決定の総コストが与えられると,正確度はFImputeの参照集団のサイズとともに増加したが,パターンはBeagleに対して有効ではなく,本研究で用いたシナリオに対して6倍の被覆率で最高の精度を示した。結論として,遺伝子型障害に対するいくつかの重要因子の影響を包括的に検討した。一般的に,配列コストの増加は,より高い切断精度を与えた。しかし,固定した配列決定コストによって,最適な影響は,WGPとGWASの性能を強化した。最適な影響戦略は,参照母集団のサイズ,衝突アルゴリズム,マーカー密度,および標的個体群の個体群構造と,包括的に重要な個体を選択する方法を取るべきである。本研究は,家畜個体群に対する遺伝子型の影響を設計し実行する方法に関する追加的な光を与える。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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牛 
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