
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,625 |
تعداد مقالات | 71,559 |
تعداد مشاهده مقاله | 126,938,706 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,978,152 |
اثر خطای تعیین ژنوتیپ نشانگر در صحت پیشبینی ارزش اصلاحی ژنومی در صفات آستانهای | ||
علوم دامی ایران | ||
دوره 54، شماره 2، تیر 1402، صفحه 161-173 اصل مقاله (1.7 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijas.2022.340396.653878 | ||
نویسندگان | ||
میثم لطیفی1؛ یوسف نادری* 2 | ||
1محقق مستقل (دکتری ژنتیک و اصلاح نژاد دام)، دانشکده کشاورزی، گروه علوم دامی، دانشگاه کردستان، کردستان، ایران | ||
2گروه علوم دامی، واحد آستارا، دانشگاه آزاد اسلامی، آستارا، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف از این مطالعه بررسی اثر خطای تعیین ژنوتیپ نشانگر و نوع طرح آمیزشی و انتخابی (ارزش اصلاحی و فنوتیپی) در صحت ارزیابی ژنومی تحت سطوح مختلف وراثتپذیری (05/0، 1/0 و 3/0) و تراکم نشانگرها (500، 1000 و 1500) به وسیلهی شبیهسازی در صفت آستانه ای بود. ژنومی شامل دو کروموزوم هر یک به طول 100 سانتی مورگان، و بر روی هر کروموزوم 125 QTL شبیه سازی شد. به منظور شبیهسازی صفت آستانهای، 20 درصد از فنوتیپ برتر در هر نسل دو و مابقی یک در نظر گرفته شدند. ارزش اصلاحی ژنومی با استفاده از اثرات نشانگری برآورد شده توسط روش آماری بیز B پیشبینی شد. صحت ارزیابیهای ژنومی نشان داد که طرح آمیزشی و انتخابی ارزش اصلاحی در مقایسه با طرح آمیزشی و انتخابی فنوتیپی صحت بیشتری دارد. صحت ارزیابیهای ژنومی با افزایش خطای تعیین ژنوتیپ در هر دو طرح آمیزشی و انتخابی ارزش اصلاحی و فنوتیپی کاهش یافت. نتایج نشان داد با افزایش درصد خطای تعیین ژنوتیپ، افزایش تراکم نشانگر منجر به افزایش صحت پیشبینی ارزیابی ژنومی میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
طرح آمیزشی و انتخابی؛ وراثتپذیری؛ روش بیز B | ||
مراجع | ||
Abdollahi-Arpanahi, R., Pakdel, A., Nejati-Javaremi, A. &Shahrbabak, M.M. (2013). Comparison of different methods of genomic evolution in traits with different genetic architecture. Journal of Animal Production, 15(1), 65-77. (In Farsi) Akbarpour, T., GhaviHossein‑Zadeh, N. &Shadparvar, A. A. (2020). Marker genotyping error effects on genomic predictions under different genetic architectures. Molecular Genetics and Genomics, 296, 79–89. Atefi, A. &Shadparvar, A. A. &GhaviHossein-Zadeh, N. (2016). Comparison of whole genome prediction accuracy across generations using parametric and semi parametric methods. ActaScientiarum Animal Sciences, 38(4), 447–453. Bazzi, H., Tahmoorespour, M. & Rokoui, M. (2017). Accuracy of Bayesian methods in genomic evaluation threshold traits with different genetic architecture. Journal of Ruminant Research, 5(2), 129-143. (In Farsi) Boichard, D., Ducrocq, V., Croiseau, P. & Fritz, S. (2016). Genomic selection in domestic animals: Principles, applications and perspectives. Comptes Rendus Biologies, 339(7), 274-277. Brito, F. V., Neto, J. B., Sargolzaei, M., Cobuci, J. A. &Schenkel, F. S. (2011). Accuracy of genomic selection in simulated populations mimicking the extent of linkage disequilibrium in beef cattle. BMC Genet,12, 80. Brzustowicz, L. M., Mérette, C., Xie, X., Townsend, L., Gilliam, T. C. &Ott, J. (1993). Molecular and statistical approaches to the detection and correction of errors in genotype databases. The American Journal of Human Genetics, 53, 1137–1145. Cheng, K. F. & Chen, J. H. (2007). A simple and robust TDT-type test against genotyping error with error rates varying across families. Human Heredity, 64, 114–122. Clark, S. A., Hickey, J. M., Daetwyler, H. D. & van der Werf, J. H. (2012). The importance of information on relatives for the prediction of genomic breeding values and the implications for the makeup of reference data sets in livestock breeding schemes. Genetic Selection Evolution, 44(1), 4. Daetwyler, H. D., Villanueva, B., Bijma, P. &Woolliams, J. A. (2007). Inbreeding in genome-wide selection. Journal of Animal Breeding and Genetics, 124, 369–376. Daetwyler, H. D., Villanueva, B. &Woolliams, J. A. (2008). Accuracy of predicting the genetic risk of disease using a genomewide selection. PLoS ONE, 3, e3395. Dekkers, J. C. M. (2007). Prediction of response from markerassisted and genomic selection using selection index theory. Journal of Animal Breeding and Genetics, 124, 331–341. Esfandyari, H., Sorensen, A. C. &Bijma, P. (2015). Maximizing crossbred performance through purebred genomic selection. Genetics Selection Evolution, 47, 16. Foroutanifar, S. (2017). Effect of QTL Number and Distribution Effects on Some Statistical Methods Genomic Prediction of a Threshold Trait. Iranian Journal of Animal Science Research, 9(2), 221-228. (In Farsi) Göring, H. H. H. &Terwilliger, J. D. (2000). Linkage analysis in the presence of errors II: Marker-locus genotyping errors modeled with hyper complex recombination fractions. The American Journal of Human Genetics, 66, 1107–1118. Gowane, G. R., Lee, S. H., Clark, S., Moghaddar, N., Al-Mamun, H. A. & van der Werf, J. H. J. (2018). Effect of selection on bias and accuracy in genomic prediction of breeding values. bioRxiv, 2018. Habier, D., Fernando, R. L., Kizilkaya, K. & Garrick, D. J. (2011). Extension of the Bayesian alphabet for genomic selection. BMC Bioinform, 12, 186–193. Karimi, K., Sargolzaei, M., Plastow, G. S., Wang, Z. &Miar, Y. (2019). Opportunities for genomic selection in American mink: A simulation study. PLoS ONE, 14 (3), e0213873. Latifi, M., Rashidi, A., Abdollahi-Arpanahi, R., Razmkabir, M. (2020). Comparison of different selection methods for improving litter size in sheep using computer simulation. Spanish Journal of Agricultural research, 18(1), e0403. Marquard, V., Beckmann, L., Heid, I.M., Claudia, L. & Chang-Claude, J. (2009). Impact of genotyping errors on the type I error rate and the power of haplotype-based association methods. BMC Genetics, 10, 3. Meuwissen, T. H. E., Hayes, B.J. & Goddard, M. E. (2001). Prediction of total genetic value using genome-wide dense marker maps. Genetics, 157, 1819-1829. Naderi, Y. (2018). Evaluation of Genomic Prediction Accuracy in Different Genomic Architectures of Quantitative and Threshold Traits with the Imputation of Simulated Genomic Data Using Random Forest Method. Research on Animal Production, 9, 129-138. Naderi, S., Yin, T. &König, S. (2016). Random forest estimation of genomic breeding values for disease susceptibility over different disease incidences and genomic architectures in simulated cow calibration groups. Journal of Dairy Science, 99, 7261–7273. Nejati-Javaremi, A., Smith, C. & Gibson, J. (1997). Effect of total allelic relationship on accuracy of evaluation and response to selection. Journal of Animal Science, 75, 1738-1745. Perez, P. & de los Campos, G. (2014). Genome-wide regression and prediction with the BGLR statistical package. Genetics, 198, 483–495. Pompanon, F., Bonin, A., Bellemain, E. &Taberlet, P. (2005). Genotyping errors: causes, consequences and solutions. Nature Reviews Genetics, 6, 847–859. Sargolzaei, M. &Schenkel, F. S. (2009). QMSim: a large scale genome simulator for livestock. Bioinformatics, 25, 680-681. Wang, C.L., Ding, X.D., Wang, J.Y., Liu, J.F., Fu, W.X., Zhang, Z., Yin, Z.J. & Zhang, Q. (2013). Bayesian methods for estimating GEBVs of threshold traits. Heredity, 110(3), 213-219. Zhu, W. S., Fung, W. K. &Guo, J. (2007). Incorporating genotyping uncertainty in haplotype frequency estimation in pedigree studies. Human Heredity, 64, 172–181. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 209 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 249 |