Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

1.Nowe warianty selekcji z wykorzystaniem markerów genetycznych 2.Profil ekspresji genów jako kryterium selekcji 3.Dobrostan zwierząt: nowe wyzwanie dla.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "1.Nowe warianty selekcji z wykorzystaniem markerów genetycznych 2.Profil ekspresji genów jako kryterium selekcji 3.Dobrostan zwierząt: nowe wyzwanie dla."— Zapis prezentacji:

1 1.Nowe warianty selekcji z wykorzystaniem markerów genetycznych 2.Profil ekspresji genów jako kryterium selekcji 3.Dobrostan zwierząt: nowe wyzwanie dla hodowców

2 Nowe warianty selekcji z wykorzystaniem markerów genetycznych Maciej Szydłowski 2007

3 Selekcja z wykorzystaniem informacji markerowej (MAS) Nie wymaga znajomości genów, ale tylko ich położenia (QTL) Korzysta z asocjacji pośredniej Haplotyp Nie obserwowana mutacja funkcjonalna Marker Fenotyp Asocjacja bezpośrednia Asocjacja pośrednia

4 Największa korzyść dla cech: O niskim h 2 (np. odporność, płodność) Trudnych lub drogich w pomiarze (np. oporność na pasożyty) Nie obserwowanych, gdy można już podjąć decyzje selekcyjne (np. mleczność, jakość tuszy)

5 Francja - bydło mleczne (od 2001) 14 QTL 2-3 mikrosatelity / QTL assocjacja (LD) inna w każdej rodzinie Skutki poniżej, a koszty powyżej oczekiwań (Didier Boichard, Utrecht 2007)

6 Efektywność MAS w stosunku do selekcji tradycyjnej Lande i Thompson 1990, Genetics 124: MAS - oczekiwania sprzed 17 lat...i stan dzisiejszy Część zmienności genetycznej opisanej markerami

7 Przyczyny braku postępu Mała precyzja mapowania QTL zwierząt? Brak genów o dużych efektach? Sahana et al Fine Mapping of QTL for Mastitis Resistance on BTA11 in Three Nordic Red Cattle Breeds, EAAP Meeting Mapowanie QTL dla liczby komórek somatycznych 10 cM 10 mln pz 83 geny

8 Bydło mleczne SNP r Świnie SNP r Kury w użyciu, gęstość? Owce w konstrukcji Mikromacierz firmy Affymetrix pozwala oznaczyć SNP u jednej osoby Mapy-matryce w oparciu o mikromacierze SNP SNP = polimorfizm podstawień pojedynczych nukleotydów bardzo liczne markery każdy o dwóch allelach (wariantach)

9 Materiał Wzrost – wysokie h białych Europejczyków markerów SNP Wynik Tylko jeden gen (HMGA2) Efekt genu = 0,4 cm 0,3% zmienności cechy Poszukiwanie QTL człowieka - przykład Weedon i in. 2007, Nature Genetics 39:

10 Menzel i in. 2007, Nature Genetics 39: Assocjacje ( -log 10 ( P ) ) markerów na 23 chromosomach człowieka. Spośród markerów tylko 3225 wykazywało P <0,01 3 QTL odpowiada za 44% zmienności ogólnej Produkcja erytrocytów zawierających hemoglobinę płodową (ważna w leczeniu niedokrwistości). h 2 = 0,89 Poszukiwanie QTL człowieka – przykład

11 Wnioski Cechy produkcyjne są prawdopodobnie uwarunkowane genami o małych efektach Ich wykrycie jest mało prawdopodobne Należy zmienić strategię MAS

12 Używamy tysiące markerów SNP, bez względu na ich lokalizacje Każdy ma wcześniej oszacowany efekt Wartość hodowlana to suma efektów Lokalizacja QTL i identyfikacja genów ma znaczenie drugorzędne Selekcja genomowa – nowy wersja MAS

13 Selekcja genomowa Rozpatrywane warianty: na podstawie SNP na podstawie haplotypów na podstawie analizy spokrewnień

14 ....GATC G GATT...TATGG T TAAGGA...GGG T ATGGTG... C AG SNP 1 SNP 2SNP 3 G +0,5 kg C - 0,5 kg T +1 kg A - 1 kg T +2 kg G - 2 kg GG +1 kg TA 0 kg TT +4 kg = + 5 kg I. Ocena pośrednich efektów SNP II. Wczesna ocena zarodków / zwierząt na podstawie ich genotypu Selekcja genomowa na podstawie SNP

15 Badania symulacyjne dla cechy niskoodziedziczalnej (h 2 =10%) Muir WM Genomic selection: a break through for application of marker assisted selection to traits of low heritability, promise and concers, EAAP Meeting Etap I 3 pokolenia uczące oceny zwierząt na podstawie genomu Ocena efektów SNP Ocena W.H. na podstawie fenotypów i markerów Przewaga w dokładności nad BLUP do 30% Etap II Pokolenia bez kontroli użytkowości Ocena tylko na podstawie genomu BLUP na podstawie przodków Przewaga w dokładności nad BLUP do 45%, ale zanika po 7 pokoleniach

16 Uwaga! Wyniki symulacji są różne Zależą od przyjętych założeń Wiedza o dziedziczeniu cech ilościowych jest relatywnie mała Nie wiemy jakie założenia przyjąć

17 Problemy Nadmiar SNP ( mniej znaczy więcej? ) Trudna ocena efektów SNP z powodu statystycznej korelacji między nimi Ignorujemy funkcjonalne interakcje między SNP Selekcja genomowa na podstawie SNP

18 Selekcja genomowa Rozpatrywane warianty: na podstawie SNP na podstawie haplotypów na podstawie analizy spokrewnień Haplotyp = zestaw alleli zwykle dziedziczonych wspólnie

19 Nowoodkryta struktura genomów wiele pokoleń Zmienność genomów w populacji ma charakter blokowy Zmienność w każdym bloku jest relatywnie mała (rzadkie rekombinacje, kilka haplotypów) Między blokami rekombinacje zachodzą często, a bloki są mało od siebie zależne

20 Znaczenie haplotypów AC TG Mutacja 1Mutacja 2 Interakcja Zmiana pofałdowania SNP 1 Białko SNP 2 Haplotyp

21 haplotyp 1 +5 kg haplotyp 2 -2 kg haplotyp 3 -3 kg Selekcja genomowa na podstawie haplotypów Trudność: Oznaczanie haplotypów osobnika metodą molekularną jest praktycznie niemożliwe Chromosom

22 Oznaczanie haplotypów (1) (b) Sąsiadujące SNP, które się dziedziczą wspólnie, są łączone w bloki haplotypowe. Haplotypy są zbierane w bazie danych. (a) Sekwencjonowanie wielu chromosomów od wielu osobników w populacji doświadczalnej (c) Znaczniki - kilka dobrze wybranych SNP identyfikują wszystkie warianty haplotypów. Chromosom 1 Chromosom 2 Chromosom 3 Chromosom 4 Haplotyp 1 Haplotyp 2 Haplotyp 3 Haplotyp 4

23 Oznaczanie haplotypów (2) A/G T/T C/C (a) Genotypowanie znacznikowych SNP (b) Ustalenie haplotypów na podstawie haplotypowej bazy danych Haplotyp 1 Haplotyp 2 Haplotyp 3 Haplotyp 4

24 Problemy Rzadkie haplotypy zwiększają błąd oceny wartości hodowlanej Położenie i wielkość bloków haplotypowych różne dla poszczególnych ras i populacji Selekcja genomowa na podstawie haplotypów

25 Selekcja genomowa Rozpatrywane warianty: na podstawie SNP na podstawie haplotypów na podstawie analizy spokrewnień

26 Rodowód tradycyjny Ojciec ojca Ojciec Matka ojca Osobnik Ojciec matki Matka Matka matki Pozwala ustalić oczekiwany udział DNA o wspólnym pochodzeniu

27 Wady tradycyjnej miary spokrewnienia (A) Osobniki o nieznanym pochodzeniu nie są spokrewnione (fałsz) Młode buhajki-bracia mają taką samą wartość hodowlaną (fałsz)

28 Rodowód genomowy (G) Pozwala ustalić faktyczny udział DNA o wspólnym pochodzeniu

29 Rodowód haplotypowy (T) ATAGATCGATCG CTGTAGCTTAGG AGGGCGCGCAGT CGATCTAGATCG CGGTAGATCAGT AGAGATCGATCT ATGGCGCGAACG CTATCGCTCAGG CTGTAGCGATCG AGATCTAGATCG AGAGATCGCAGT ATGTCGCTCACG CTGTCTAGATCG ATGTCGCGCAGT Pozwala ustalić współdzielenie najważniejszych haplotypów dla doskonalonej cechy

30 Przyszłość Miary spokrewnienia Nowość A = oczekiwany % genów identycznego pochodzenia Liczony tylko na podstawie rodowodu Wykorzystywana w BLUP-AM G = % identycznych genów ogółem Na podstawie markerów Wszystkie osobniki są spokrewnione (wzrost dokładności oceny) T = % identycznych genów kształtujących cechę Na podstawie markerów i fenotypów Jeszcze bardziej dokładny w ocenie konkretnej cechy obecnie

31 Dokładność oceny W.H. na podstawie rodzeństwa Rodzeństwo AG 125%26% 1045%50% 10049%77% %97% Symulacja 1000 QTL markerów VanRaden i Tooker 2007, ADSA Joint meeting, SanAntonio Spokrewnienie rodowodowe Spokrewnienie genomowe dokładność oceny wartości hodowlanej

32 Podsumowanie Mikromacierze otwierają drogę selekcji genomowej Jej praktyczne wykorzystanie będzie wymagało wielu rozwiązań statystycznych, informatycznych i organizacyjnych Mała wiedza o dziedziczeniu cech ilościowych nie pozwala na wiarygodną symulację korzyści hodowlanych Perspektywy Potencjalnie większy postęp hodowlany przy mniejszych kosztach Zastosowanie na szeroką skalę przyczyni się do lepszego poznania dziedziczenia cech ilościowych

33 Serdecznie dziękuję dr. Paulowi Van Radenowi za inspirację i wspólne rozmowy


Pobierz ppt "1.Nowe warianty selekcji z wykorzystaniem markerów genetycznych 2.Profil ekspresji genów jako kryterium selekcji 3.Dobrostan zwierząt: nowe wyzwanie dla."

Podobne prezentacje


Reklamy Google