文献

J-GLOBAL ID：202202258934869831   整理番号：22A1025145

ハプロタイプセグメントの品種起源を説明することによる混合集団における多品種予測の精度の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Accuracy of Multi-Breed Prediction in Admixed Populations by Accounting for the Breed Origin of Haplotype Segments

著者 (4件)： Schmid Markus (Institute of Animal Science, Department of Animal Genetics and Breeding, University of Hohenheim, Stuttgart, Germany) ,  Stock Joana (Institute of Animal Science, Department of Animal Genetics and Breeding, University of Hohenheim, Stuttgart, Germany) ,  Bennewitz Jorn (Institute of Animal Science, Department of Animal Genetics and Breeding, University of Hohenheim, Stuttgart, Germany) ,  Wellmann Robin (Institute of Animal Science, Department of Animal Genetics and Breeding, University of Hohenheim, Stuttgart, Germany)
資料名： Frontiers in Genetics (Web)  (Frontiers in Genetics (Web))
巻： 13  ページ： 840815  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7071A  ISSN： 1664-8021  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数値的に小さな品種は,主流品種でしばしばアップグレードされている。この歴史的導入は,主流品種との共同ゲノム評価の品種を素因する。連鎖不平衡構造は品種間で異なった。したがって,ハプロタイプセグメントのマーカー効果は,ハプロタイプセグメントが始まる品種に依存する可能性がある。ゲノム評価のための適切な方法はこの依存性を説明する。本研究では,評価における対立遺伝子(BOA)の品種の起源を考慮することにより,大きな移入品種から表現型およびゲノム情報を組み込んだ小混合品種に対するゲノム育種価の計算法を提案した。提案したBOAモデルは,それらの起源に従ってハプロタイプセグメントを分類し,異なる起源に対する異なるが相関するSNP効果を仮定する。BOAモデルを,従来通りのゲノム最良線形不偏予測(GBLUP)と従来の多品種GBLUPモデルに対するシミュレーション研究で比較した。BOAモデルは,大部分の場合において,多品種GBLUPと同様に,GBLUPを凌駕した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  精度 ,  表現型 ,  ゲノム ,  育種 ,  *品種 ,  対立遺伝子 ,  集団 ,  遺伝的連鎖 ,  *ハプロタイプ
準シソーラス用語： 連鎖不平衡 ,  BLUP ,  ゲノム情報 ,  ゲノム育種 ,  ゲノミック評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 混合集団 ,  多品種ゲノム予測 ,  BOAモデル ,  ウシ ,  対立遺伝子の起源

分類 (2件)： 飼育動物の育種  (FD01020R) ,  牛  (FD02020Y)

引用文献 (29件)：

• AddoS., KlingelS., HinrichsD., ThallerG. (2019). Runs of Homozygosity and NetView Analyses Provide New Insight into the Genome-wide Diversity and Admixture of Three German Cattle Breeds. PLoS ONE 14 (12), e0225847-20. doi: 10.1371/journal.pone.0225847
• DuenkP., BijmaP., WientjesY. C. J., CalusM. P. L. (2021). Review: Optimizing Genomic Selection for Crossbred Performance by Model Improvement and Data Collection. J. Anim. Sci. 99 (8), 1-24. doi: 10.1093/jas/skab205
• DuenkP., CalusM. P. L., WientjesY. C. J., BreenV. P., HenshallJ. M., HawkenR., et al (2019). Validation of Genomic Predictions for Body Weight in Broilers Using Crossbred Information and Considering Breed-Of-Origin of Alleles. Genet. Sel Evol. 51 (1), 1-12. doi: 10.1186/s12711-019-0481-7
• EsfandyariH., SørensenA. C. (2017). “"Xbreed: An R Package for Genomic Simulation of Purebreds and Crossbreds,"” in 68th Annual Meeting of the European Federation of Animal Science, Tallinn, Estonia, 28 Aug - 1 Sep 2017. doi: 10.1186/s12711-019-0481-7
• FalconerD. S., MackayT. F. C. (1996). Introduction to Quantitative Genetics. 4th ed. London: Longman Group Ltd. doi: 10.1186/s12711-019-0481-7

タイトルに関連する用語 (5件)： 品種 ,  起源 ,  説明 ,  集団 ,  予測