Using genomic prediction to detect microevolutionary change of a quantitative trait
Using genomic prediction to detect microevolutionary change of a quantitative trait
复制标题
使用基因组预测来检测数量性状的微进化变化
DOI：
10.1101/2021.01.06.425564
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hunter D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hunter D
通过观察个体繁育价值的时间变化来检测对自然选择的微进化反应是具有挑战性的。收集合适的数据集可能需要数年时间，要弄清环境和遗传学对表型变化的贡献并不是一件微不足道的事情。此外，基于系谱的获得个体育种值的方法存在已知的偏差。在这里，我们应用基因组预测方法来估计成年绵羊(Ovis Aries)35年数据集中成年体重的育种值。与传统的基于谱系的方法进行了比较。在研究期间，成年人的体重下降，但体重的潜在遗传成分增加，其速度不太可能归因于遗传漂移。因此，更大的成年人体重的神秘微进化可能已经发生。基于基因组和系谱的方法得出了基本一致的结果。因此，使用基因组预测来研究野生种群的微进化可以消除对系谱数据的要求，潜在地为类似的研究打开新的研究系统。
Detecting microevolutionary responses to natural selection by observing temporal changes in individual breeding values is challenging. The collection of suitable datasets can take many years and disentangling the contributions of the environment and genetics to phenotypic change is not trivial. Furthermore, pedigree-based methods of obtaining individual breeding values have known biases. Here, we apply a genomic prediction approach to estimate breeding values of adult weight in a 35-year dataset of Soay sheep (Ovis aries). Comparisons are made with a traditional pedigree-based approach. During the study period, adult body weight decreased, but the underlying genetic component of body weight increased, at a rate that is unlikely to be attributable to genetic drift. Thus cryptic microevolution of greater adult body weight has probably occurred. Genomic and pedigree-based approaches gave largely consistent results. Thus, using genomic prediction to study microevolution in wild populations can remove the requirement for pedigree data, potentially opening up new study systems for similar research.
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根据观察和估算的高密度绵羊基因型进行基因组预测
影响因子：
4.1
作者：
N. Moghaddar;A. Swan;J. V. D. van der Werf
通讯作者：
J. V. D. van der Werf
DOI：
10.1126/science.1173668
发表时间：
2009-07-24
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Ozgul A;Tuljapurkar S;Benton TG;Pemberton JM;Clutton-Brock TH;Coulson T
通讯作者：
Coulson T
野外基因组预测：索伊羊案例研究
DOI：
10.1101/2020.07.15.205385
发表时间：
2020
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ashraf B
通讯作者：
Ashraf B
影响因子：
9.8
作者：
Bonnet Timothée;Wandeler Peter;Camenisch Glauco;P. Erik
通讯作者：
P. Erik
影响因子：
4.1
作者：
Pigeon G;Festa-Bianchet M;Coltman DW;Pelletier F
通讯作者：
Pelletier F