GWAS情報を組み合わせた高山メリノ羊の14か月目のライブウェイトのゲノム選択

Alpine Merino Sheepは、オーストラリアのメリノの羊から父として飼育された新規品種であり、父親としてのGansu Alpine Fine-Wool羊は母親として、寒い羊毛の品質と肉のパフォーマンスを備えた寒くて乾燥した高山地域で一年中生きています。体重は高山のメリノ羊の重要な経済的特性ですが、この特性のゲノム予測の精度を改善するために、14か月目に生きた体重に関連する遺伝子を特定する研究は限られています。したがって、この研究のサンプルは、1310のアルパインメリノヒツジ雌uesで構成され、候補遺伝子を特定するために、ゲノムワイド関連研究（GWAS）分析には、細かいウールヒツジ50Kパネルが使用されました。さらに、この研究の試験集団（1310雌羊）は、2つのグループにランダムに分割されました。1つのグループがGWAS分析の母集団として使用され、最も重要な上位5％、上位10％、上位15％、および上位20％のSNPをスクリーニングして、以前のマーカー情報を取得しました。他のグループは、異なる以前のマーカー情報と組み合わせた遺伝性によって割り当てられた重量に基づいて、遺伝的パラメーターを推定するために使用されました。この研究の目的は、GWAS分析からの以前のマーカー情報と組み合わされた場合のゲノム繁殖値推定の精度を、標的特性の繁殖値のゲノム選択のための最適な線形非バイアス予測法（GBLUP）と組み合わせることでした。最後に、5倍の交差検証法を使用して精度を評価しました。この研究は、ヒツジのゲノム選択の精度を向上させ、より良いガイド育種を改善するための理論的および技術的サポートを提供します。結果は、8つの候補遺伝子がGWAS分析に関連していることを実証し、遺伝子機能のクエリと文献検索結果は、FAM184B、NCAPG、MACF1、ANKRD44、DCAF16、FUK、LCORL、およびSyn3が14か月目のライブ体重に影響を与える候補遺伝子であることを示唆しています。（WT）、羊の筋肉と骨の成長を調節しました。ゲノム選択分析では、WTを計算するGBLUPの遺伝率は0.335-0.374であり、5倍の相互検証後の精度は0.154-0.190であり、上位5％、上位10％、上位15％に異なる重みを割り当てた後、、およびGWASの上位20％は、Gマトリックスを構築するための以前の情報に従って、GBLUPモデルのWTの精度が2.59-7.79％改善されました。

Alpine Merino Sheep is a novel breed reared from Australian Merino Sheep as the father and Gansu Alpine Fine-Wool Sheep as the mother, living all year in cold and arid alpine areas with exceptional wool quality and meat performance. Body weight is an important economic trait of the Alpine Merino Sheep, but there is limited research on identifying the genes associated with live weight in the 14th month for improving the accuracy of the genomic prediction of this trait. Therefore, this study's sample comprised 1310 Alpine Merino Sheep ewes, and the Fine Wool Sheep 50K Panel was used for genome-wide association study (GWAS) analysis to identify candidate genes. Moreover, the trial population (1310 ewes) in this study was randomly divided into two groups. One group was used as the population for GWAS analysis and screened for the most significant top 5%, top 10%, top 15%, and top 20% SNPs to obtain prior marker information. The other group was used to estimate the genetic parameters based on the weight assigned by heritability combined with different prior marker information. The aim of this study was to compare the accuracy of genomic breeding value estimation when combined with prior marker information from GWAS analysis with the optimal linear unbiased prediction method for genome selection (GBLUP) for the breeding value of target traits. Finally, the accuracy was evaluated using the five-fold cross-validation method. This research provides theoretical and technical support to improve the accuracy of sheep genome selection and better guide breeding. The results demonstrated that eight candidate genes were associated with GWAS analysis, and the gene function query and literature search results suggested that FAM184B, NCAPG, MACF1, ANKRD44, DCAF16, FUK, LCORL, and SYN3 were candidate genes affecting live weight in the 14th month (WT), which regulated the growth of muscle and bone in sheep. In genome selection analysis, the heritability of GBLUP to calculate the WT was 0.335-0.374, the accuracy after five-fold cross-verification was 0.154-0.190, and after assigning different weights to the top 5%, top 10%, top 15%, and top 20% of the GWAS results in accordance with previous information to construct the G matrix, the accuracy of the WT in the GBLUP model was improved by 2.59-7.79%.