多主题数据集成用于识别公牛生育率的生物标志物
Valentin Costes1,2,3,4, Eli Sellem1,2,3, Sylvain Marthey4,5
1Université Paris-Saclay, UVSQ, INRAE, BREED, Jouy-en-Josas, France.
PloS one
|February 23, 2024
概括
研究人员从 -omics 数据中确定了新的生物标志物,以预测公牛的生育率. 这一进步旨在防止使用次生育精液,提高全球育种部门的效率.
科学领域:
- 生殖生物学 生殖生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 表观遗传学 在表观遗传学中,表观遗传学是指表观遗传学.
背景情况:
- 牛的生育能力对于畜牧业的经济效率至关重要.
- 亚受精精子对人工授精的成功和全球繁殖效率产生负面影响.
- 目前的方法在预测和防止亚受精精的商业化方面缺乏准确性.
研究的目的:
- 开发精确的预测工具,用于牛的生育率,使用一个整合性的 -omics方法.
- 确定与公牛生育率变化相关的新生物标志物.
- 提高对男性生育能力多因素性质的理解.
主要方法:
- 结合了多种-奥米克数据 (基因型,DNA甲基化,小型非编码RNA) 与98头公牛的精液参数.
- 利用多因素分析 (MFA) 来整合各种数据集.
- 应用机器学习算法 (物流拉索,随机森林,梯度增强,神经网络) 用于生物标志物识别.
主要成果:
- 与传统的精液参数不同,Omics数据集与公牛生育率有显著的相关性.
- 确定了包括CpG,SNP和针对发育基因的miRNA在内的关键生物标志物.
- 在选定的特征中发现了核糖体RNA片段的过度代表性,这表明它在男性生育能力中发挥了作用.
结论:
- 综合性-omics分析提供了一种强大的方法来理解和预测公牛的生育率.
- 已识别的生物标志物有潜力用于开发诊断工具以识别次生育性公牛.
- 这项研究可以显著提高全球育种部门的效率和经济成果.
