Genomweite Genotypisierung zur Kartierung und Selektion gegen Schwer- und Totgeburt beim Rind
Final Report Abstract
In dieser Studie wurden genomweite molekulargenetische Analysen des Rindergenoms und Transkriptoms aus drei verschiedenen Geweben in vergleichenden QTL und eQTL Analysen kombiniert. Es wurden genomweite SNP Genotypen von insgesamt 1 155 Rindern verwendet. Alle diese Tiere wurden für mehr als 50 000 SNP Marker genotypisiert. Die meisten Tiere (1 099) sind Fleckviehrinder. Da ein Teil der Fleckviehpopulation durch Red- Holstein genetisch beeinflusst wurde, wurden auch hier genomweite Genotypen von einer Stichprobe aus 50 relativ unverwandten und zwei für das Fleckvieh besonders einflussreichen Red-Holstein Bullen verwendet. Für die genomweite QTL-Kartierung wurden Zuchtwerte von 26 verschiednen Merkmalen miteinbezogen. Diese Merkmale könnten in drei Gruppen unterteilt werden: 1) Paternaler und maternaler Kalbeverlauf aus Mehrmerkmalssowie Einmerkmalsmodell, 2) Fleischleistungsmerkmale und 3) Merkmale aus der Exterieurbeurteilung. Aus einer gezielten Paarung wurden in einer standardisierten Umwelt 36 Fleckviehfeten (Tag 150) produziert. Diese Feten wurden umfassend phänotypisiert und diverse Gewebeproben für eine Expressionsstudie entnommen. Im Rahmen des FGATO Projekts wurden genomweite Expressionsanalysen mit dem Leber- und Plazentagewebe der 10 größten und 10 kleinsten Feten durchgeführt. Im Rahmen dieses Projekts wurden zusätzlich die Herzmuskelgewebe der 32 Feten mit einem genomweiten Array analysiert. Nach Prozessierung und Normalisierung der Signalintensitätsdaten der einzelnen Probe- Sets wurde eine Expression von 17 463 Probe-Sets im Herzmuskelgewebe, 14 613 im Lebergewebe und 12 522 im Plazentagewebe festgestellt. Alle Feten sowie deren Eltern und verfügbare Vorfahren wurden genomweit genotypisiert. Für alle genotypisierten Tiere wurden SNP-Haplotypen rekonstruiert und fehlende Allele mit einem Hidden Markov Model ergänzt. Für eine QTL- sowie eQTL-Kartierung wurden in drei verschiedene Designs je 39 028, 40 577 und 40 854 informative SNP Marker für die Berechnung von genomweiten und lokusspezifischen IBD-Wahrscheinlichkeiten verwendet. Durch die Einbeziehung der zueinander statistisch unabhängigen Hauptkomponenten in die verwendeten linearen Modelle werden Verwandtschaftsbeziehungen und mögliche Effekte einer Populationsstratifikation berücksichtigt. Für jeden einzelnen Phänotyp wurde eine Varianzkomponentenanalyse an jeder vermeintlich möglichen QTL/eQTL-Position entlang des Genoms ausgeführt. Kovarianz zwischen den zufälligen QTL/eQTL-Effekten wurde über lokusspezifische IBD-Wahrscheinlichkeiten in der Mitte eines Fensters aus 40 informativen SNPs, das Marker für Marker über das Genom gleitet, geschätzt. Durch die Anwendung einer Likelihood Ratio Teststatistik und aufeinanderfolgender linearer Modelle wurden QTL/eQTL kartiert und deren kausaler Zusammenhang getestet. In einem zweistufigen Verfahren wurden die 258 interessantesten Probe-Set-Gewebe Kombinationen in eine genomweite eQTL-Kartierung einbezogen. Es wurden insgesamt 314 signifikante eQTL kartiert. Die meisten (297) wurden anhand der Expressionsausprägungen der Probe-Sets im Herzmuskelgewebe und die wenigsten in der Leber gefunden. Es wurde eine ungleiche Verteilung über das Genom beobachtet. Auf einzelnen Chromosomen mit 12 und mehr signifikanten eQTL sind eindeutige Gruppierungen zu beobachten. So zeigen von 38 signifikanten eQTL auf BTA04 28 eine signifikante Assoziation mit Haplotypen um 43.2 Mb. Auf BTA06 sind drei Gruppen zu beobachten. Auf BTA09 teilen sich die signifikanten eQTL in zwei Gruppen auf. Eine kartiert auf die Position um 27 Mb und die andere um 52 Mb. Auf BTA11 kartieren von 24 Signifikanten 16 auf Positionen um 68 Mb. Auch auf BTA17 teilen sich die signifikanten eQTL in zwei Gruppen auf. Eine kartiert auf Positionen um 1.3 Mb und die andere um 41.3 Mb. Auf BTA18 sind, ausgenommen von einem eQTL, alle auf 10.9 Mb zu finden. Auf BTA21 sind, ebenfalls ausgenommen von einem, alle auf 48.9 Mb zu finden. 312 aus 314 hier signifikant kartierten eQTL sind trans-eQTL. Ein einfacher Vergleich von QTL- und eQTL-Kartierungen sowie die sukzessive Anwendung von linearen Modellen offenbart keine eindeutigen Kovarianzen zwischen einzelnen eQTL und Form- sowie Wachstumsmerkmalen. Daher kann keiner der kartierten eQTL eindeutig in kausalen oder rückwirkenden Zusammenhang mit fetalem Wachstum gebracht werden. Die möglichen Ursachen für den Ausfall solcher kausaler Zusammenhänge wurden im Versuchsdesign gesucht und diskutiert.
Publications
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(2010) “Kartierungsstudien und funktionelle Kandidatengenanalyse für Tot- und Schwergeburt in der deutschen Fleckviehpopulation”
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(2011) Mapping of a milk production quantitative trait locus to a 1.056Mb region on bovine chromosome 5 in the Fleckvieh Dual Purpose Cattle Breed. Genetics Selection Evolution, 43:8
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