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J-GLOBAL ID:202102256756881471   整理番号:21A0042648

ブタ1.4Mの高密度SNPチップを用いて,全ゲノムコピー数変異を検出した。【JST・京大機械翻訳】

Detection of Genome-wide Copy Number Variation Using Porcine 1.4M High-density SNP Chips in Bama Xiang Pigs
著者 (3件):
資料名:
巻: 51  号:ページ: 2079-2088  発行年: 2020年 
JST資料番号: C2231A  ISSN: 0366-6964  CODEN: CMHPAI  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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パマのブタゲノム上のコピー数変異(CNV)を検出し、標識密度がCNVの検出効率と精度に与える影響を検討した。本研究では、319頭のバマの豚(その中去雄豚160頭と母豚159頭)1.4Mの高密度SNPチップのデータを利用し、PennCNVとR-Gadaの二種類のソフトを用いてCNVsの測定を行った。次に,重複CNV融合法により,コピー数変異領域(CNVR)を構築し,全ゲノム相関分析(GWAS)を用いて,5%以上の頻度を持つCNVRを検証した。最後に、異なる標識密度により、一定数のSNPsを均一に抽出し、標識密度がCNVの検出効率と正確性に与える影響を検討した。結果:PennCNVとR-Gadaソフトウェアはそれぞれ6327と3489個のCNVsを検出し、それぞれ795と340個のCNVRsを構成し、そのうち226個は共同CNVRsであった。この226個の共通CNVRsの中で、最短のは3.98kb、最長は1297.78kb、総長さは33.27Mbであり、そのうち102個(45%)は前人報告のCNVRsと重複した。PennCNVが検出した795個のCNVRsのうち、135個の頻度が5%以上であり、そのうち20個がGWAS検証を受け、検証率は15%であった。SNP密度の増加につれて、CNVの検出効率と検出精度が絶えず向上し、特に小断片CNVsの検出効率が高くなった。本研究では、1.4MSNPチップのデータを利用し、PennCNVとR-Gadaソフトウェアにより、バマシシのCNVRの草図を描き、将来の識別と重要な経済性状に関連するCNVRsに基礎を築いた。同時に、標識密度がCNVの検出効率と正確性に対してプラスの影響があり、後続のCNV研究のために適切なマーカー密度を選択するのに一定の参考を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
豚  ,  分子遺伝学一般 

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