An association study using imputed whole‐genome sequence data identifies novel significant loci for growth‐related traits in a Duroc × Erhualian F2 population

全基因组关联研究 数量性状位点 生物 插补(统计学) 遗传关联 候选基因 遗传学 特质 基因组 全基因组测序 遗传建筑学 人口 鉴定(生物学) 计算生物学 基因 单核苷酸多态性 基因型 统计 计算机科学 缺少数据 数学 植物 社会学 人口学 程序设计语言
作者
Jiuxiu Ji,Guorong Yan,Dong Chen,Shijun Xiao,Jun Gao,Zhiyan Zhang
出处
期刊:Journal of Animal Breeding and Genetics [Wiley]
卷期号:136 (3): 217-228 被引量:15
标识
DOI:10.1111/jbg.12389
摘要

Abstract The average daily gain (ADG) and body weight (BW) are very important traits for breeding programs and for the meat production industry, which have attracted many researchers to delineate the genetic architecture behind these traits. In the present study, single‐ and multi‐trait genome‐wide association studies (GWAS) were performed between imputed whole‐genome sequence data and the traits of the ADG and BW at different stages in a large‐scale White Duroc × Erhualian F 2 population. A bioinformatics annotation analysis was used to assist in the identification of candidate genes that are associated with these traits. Five and seven genome‐wide significant quantitative trait loci (QTLs) were identified by single‐ and multi‐trait GWAS, respectively. Furthermore, more than 40 genome‐wide suggestive loci were detected. On the basis of the whole‐genome sequence association study and the bioinformatics analysis, NDUFAF6 , TNS1 and HMGA1 stood out as the strongest candidate genes. The presented single‐ and multi‐trait GWAS analysis using imputed whole‐genome sequence data identified several novel QTLs for pig growth‐related traits. Integrating the GWAS with bioinformatics analysis can facilitate the more accurate identification of candidate genes. Higher imputation accuracy, time‐saving algorithms, improved models and comprehensive databases will accelerate the identification of causal genes or mutations, which will contribute to genomic selection and pig breeding in the future.
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