本研究利用全基因组关联研究（GWAS）方法，深入探究单核苷酸多态性（SNPs）与生产性能之间的关系。研究人员随机选取了 96 头 Vrindavani 奶牛，使用 Illumina Bovine 50K BeadChip 平台进行基因分型。该研究在 PLINK 程序中采用线性回归模型，试图将全基因组的 SNP 标记与关键生产性状联系起来，这些性状包括前三次泌乳期的总泌乳产奶量（TLMY）、泌乳期长度（LL）和峰值产奶量（PY） 。研究还挖掘了相关数据库，以揭示与影响奶牛生产性能的基因和数量性状位点（QTLs）相关的生物学通路。结果显示，分布在不同染色体上的 70 个 SNP 标记对 TLMY（21 个 SNP）、LL（10 个 SNP）和 PY（39 个 SNP）的变异有显著影响。GWAS 方法发现了一些新的或潜在的候选基因，如 PTPRT、RBMS3、CENPE、IFNT、ESR1、ARMC1、LCORL、MED28、NCAPG、LAP3、MYH9、ITPR2、IFNT、ETV6、PARVB、ARNTL2 和 PLA2G12A，这些基因与不同的经济性状相关。这些重要的 SNP 和基因不仅与生产性状相关，还为提高牛群生产性能的潜在生物标志物提供了有价值的见解。
