遺伝子型の推測によるゲノム選択を可能にするためのハイスループット表現型の利用【JST・京大機械翻訳】

Whalen, A.; Gaynor, C.; Hickey, J. M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202544772763 整理番号：22P0227160

遺伝子型の推測によるゲノム選択を可能にするためのハイスループット表現型の利用【JST・京大機械翻訳】

Using high-throughput phenotypes to enable genomic selection by inferring genotypes

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発行年： 2020年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月02日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,個人の遺伝子型を推論するために高スループット表現型を用いる方法を開発し,試験する。推論された遺伝子型は,ゲノム選択を実行するために使用できる。ハイスループット表現型データを用いた以前の方法は,ハイスループット表現型が選択標的と相関すると仮定した。この事例ではない場合,ハイスループット表現型を用いて,どのハプロタイプが親から遺伝するハプロタイプを決定でき,それによって個体遺伝子型を推論できることを示した。2つのシミュレーションでこの方法を試験した。最初のシミュレーションでは,推定遺伝子型の精度が,用いたハイスループット表現型および分析した種のゲノムに依存した。第二のシミュレーションでは,この方法を使用すると,非遺伝子型個体のゲノム選択を可能にすることにより,植物育種プログラムを遺伝的に獲得できるかどうかを検討した。最初のシミュレーションでは,よりハイスループットの表現型が使用され,表現型がより高い遺伝率を持つならば,遺伝子型精度はより高いことを見出した。また,遺伝子型精度は種ゲノムのサイズの増加とともに減少することを見出した。2番目のシミュレーションにおいて,著者らは,推論された遺伝子型が,非遺伝子型個体のゲノム選択を可能にし,ランダム選択,またはいくつかのシナリオ表現型選択と比較して,遺伝的利得を増加させるために使用できることを見出した。この方法は,育種プログラムにおけるハイスループット表現型データを使用する新しい方法を示す。ハイスループット表現型の品質が増加し,コストが減少するので,この方法は多数の非遺伝子型個体のゲノム選択の使用を可能にする。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝学研究法 , 分子・遺伝情報処理 , 植物学研究法 , 飼育動物の育種

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