24.1.2012 Genomska selekcija II. - GOVEDO.si...Genotip Okolje Fenotip Genotipska vrednost (SNP, MAS) Odstopanje zaradi okolja (ne poznamo) Fenotipska vrednost (poznamo) 24.1.2012 Usposabljanje

24.1.2012

1

Genomska selekcija II.

Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji

Kmetijski inštitut Slovenije, LjubljanaJanez Jenko, univ.dipl.inž.zoot.

mag. Betka Logar, univ.dipl.inž.zoot.Kmetijski inštitut SlovenijeOddelek za živinorejo

24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 2

Kaj nas zanima?

Kateri del DNA vpliva na izražanje želene lastnosti?MIRNA SI 1327983Rejec: Janez Knez, Zavodnje 36, ŠoštanjŠt. telitev: 13, Življ. prireja mleka: 109.375kgFoto: Tomaž Perpar


Vsebina

• Genom goveda• Primerjava klasična in genomska selekcija• Selekcijske sheme• Prednosti in slabosti genomske selekcije• Finančni učinek genomske selekcije• Ocena genomskih plemenskih vrednosti

24.1.2012

2


Genom govedaL1 Dominette 01449 , krava ki je prispevala genom za prvo

genotipizacijo govejega genoma

http://en.wikipedia.org


Genom goveda• Celotna sekvenca objavljena v

letu 2009• Govedo ima 29 parov

avtosomalnih kromosmov in en par spolnih kromosomov.

• Vsebuje 3 mrd baznih parov (od teh jih kodira gene le ~1,5 %)

• Približno 22.000 genov• 80 % genov je enakih kot pri

človeku Elsik, C.G. et al, (Bovine Genome Sequencing and Analysis Consortium) (2009). "The genome sequence of taurine cattle: a window to ruminant biology and evolution". Science 324 (5926): 522–528.


Klasična selekcija• Omogočena z uvedbo umetnega osemenjevanja• Izkazala se je kot zelo uspešna

(Gorjanc G. 2009. Genomska selekcija)

Genotip Okolje

FenotipGenotipska vrednost

(ne poznamo)

Odstopanje zaradi okolja

(ne poznamo)

Fenotipska vrednost (poznamo)

24.1.2012

3


Klasična selekcija

• Je učinkovita, če:– Je heritabiliteta (dednostni delež) srednja ali visoka– So na voljo lastni podatki ali podatki potomcev

• Slabše učinkovita če:– Je nizka heritabiliteta, so lastnosti merljive samo pri enem spolu

– Pri mladih živalih, kjer ni lastnih podatkov in podatkov o potomcih


Genomska selekcija• M.E. Goddard in B.J. Hayes, 2007. Genomic selection, J. Anim. Breed. Genet. p. 323-330.

• Genomska selekcija je oblika selekcije s pomočjo markerjev, pri kateri genetski markerji pokrivajo celoten genom, tako da so vsi lokusi, ki vplivajo na kvantitativne lastnosti (QTL) v neravnotežju zaradi povezave z vsaj enim markerjem.

• Ta pristop je postal mogoč z odkritjem večjega števila polimorfizmov na ravni enega nukleotida (SPN), odkritega s pomočjo sekveniranja genoma in novih metod, ki omogočajo učinkovito genotipizacijo večjega števila SNP-jev


Definicije• Genetski marker – je gen ali DNA sekvenca z znano lokacijo na

kromosomu• Genom – celotna dedna informacija organizma• Lokus – je specifično mesto gena ali DNA sekvence na kromosomu.

Različica DNA sekvence na danem lokusu je alela• Kvantitativne lastnosti – merljive lastnosti ≠ kvalitativne lastnosti

– ocenljive lastnosti• Neravnotežje zaradi povezave – je nenaključna povezava med

aleli na dveh ali lokusih, ki nista nujno na istem kromosomu.• Polimorfizem – obstoj dveh ali več različic ene lastnosti, gena…• Nukleotid – molekule, ki povezane skupaj tvorijo DNA ali RNA• SNP – polimorfizem enega nukleotida• Sekveniranje genoma – laboratorijski proces, ki določi DNA

sekvenco - določi zaporedje nukleotidnih baz (A, G, C, T)http://en.wikipedia.org

24.1.2012

4


SNP

http://en.wikipedia.org

+10 kg mleka

-5 kg mleka


Genotipiziramo s čipi

• Trenutno v je uporabi pri govedu čip 50K • V razvoju je čip 500K

http://www.affymetrix.com/http://www.illumina.com/


MAS• Raziskave v smeri MAS (selekcija s pomočjo markerjev) so bile

obsežne, vendar pa niso prinesle želenega napredka (Dekkers, 2004. Commercial application of markerand gene-assisted selection in livestock: strategies and lessons. J. Anim. Sci., 82 E-Suppl, E313–E328.)

• Dejavniki, ki določajo uspešnost MAS so: (Goddard M.E., Hayes B.J. (2002) Optimisation of response using molecular data. Proc. 7th World Congr. Appl. Livest. Prod., 33, 3–10.)

– Točnost napovedi trenutnih ocen plemenskih vrednosti. Če je le ta že sedaj visoka, nam MAS prinese zelo malo koristi. Korist je večja, kjer je izvedba klasične selekcije omejena (npr. lastnosti, ki se izrazijo samo na ženskih živalih)

– Delež genetske variabilnosti, ki je pojasnjen z DNA markerji– Točnost s katero je ocenjen učinek posameznega QTL-a– Možnost skrajševanja generacijskega intervala z uporabo MAS-a in s

tem uporaba testiranih plemenskih živali v nižji starosti

24.1.2012

5


Genomska selekcija• Je oblika MAS-a• Markerji pokrivajo celoten genom in je tako potencialno zajeta vsa

genetska variabilnost• Za markerje se predvideva, da so v neravnotežju zaradi povezave z

QTL regijami• Simulacija je pokazala, da je točnost napovedi PV-ja lahko 0,85

samo ob uporabi informacije o markerjih (Meuwissen T.H.E., Hayes B.J., Goddard M.E. (2001) Prediction of total genetic value using genome wide dense marker maps. Genetics, 157, 1819–1829.)

• Glavni omejitvi– Potrebno veliko število markerjev (ta problem ob vedno večjih čipih za

genotipizacijo ni več tako velik. Danes je v uporabi 50K, obeta se 500K)– Cena – ta se znižuje in je vedno bolj dostopna


Genomska selekcija

(Gorjanc G. 2009. Genomska selekcija)

Genotip Okolje

FenotipGenotipska vrednost

(SNP, MAS)

Odstopanje zaradi okolja

(ne poznamo)

Fenotipska vrednost (poznamo)


Pomni

Genotipizacija za namen preverjanja porekla

≠Genotipizacija za namen selekcije

Obe se opravljata na DNA živali

24.1.2012

6


Povezava QTL in marker• Kot marker lahko uporabimo ali samo SNP ali pa haplotip

(kombinacija alel, ki se dedujejo vezano in ležijo na enem kromosomu)– To je odvisno od povezanosti sosednjih markerjev – bolj ko sta

sosednja markerja povezana, manjša je prednost haplotipov glede na SNP-je

• S povečevanjem števila živali, ki imajo znane podatke o fenotipskih vrednostih in genotipu se bo točnost napovedi učinka markerja na genotip približevala 1– V splošnem se bomo hitreje približevali točnosti 1, ko bomo za markerje

uporabili SNP-je kot pa haplotipe. Zato bomo za dosego enake točnosti pri uporabi haplotipov potrebovali več živali za asociacijske študije


Implementacija GS

• Potrebna je osnovna populacija za katero so znani tako podatki o fenotipu kakor podatki o genotipu – uporabimo jo za oceno napovednih enačb (asociacijska študija).

• Kandidati za odbiro potrebujejo samo podatke o genotipu. Za njih ne potrebujemo podatkov o fenotipu in poreklu.


Genetski napredek• Ena od glavnih pomanjkljivosti

je dolg generacijski interval (~6 let)– Precejšni stroški čakanja na

rezultate mladih bikov

• MAS in embriotransfer se v praksi nista izkazala tako učinkovita kot je bilo ocenjeno v literaturi

g/)ri(G aσ∆ ××=

• ∆G – genetski napredek• i – intenzivnost selekcije• r – točnost plemenskih

vrednosti• σa – varianca plemenskih

vrednosti• g – generacijski interval

24.1.2012

7


“Klasična” Selekcijska shema

Perpar in sod., 2005. Rejski program za lisasto pasmo govedi. Ljubljana. 94 str.

S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391


“Genomska” selekcijska shema



Tok genov v selekcijskih shemahSkupina

Testirani biki (TB) Krave v rodovniški knjigi (KVRK) Krave izven rodovniške knjige (KIRK)

TB TB1 � TB KVRK2 � TB -KVRK MB3 � KVRK KVRK4 � KVRK -

TB1 � KVRKKIRK TB � KIRK - KIRK � KIRK

1Testirani biki, očetje potencialnim plemenskim bikom in kravam 2Krave v rodovniški knjigi, matere potencialnim plemenskim bikom 3Mladi biki očetje kravam ki so v kontroli 4Krave v kontroli uporabljene matere kravam

SkupinaTestirani biki (TB) Krave v rodovniški knjigi (KVRK) Krave izven rodovniške knjige (KIRK)

TB MB1 � MB KVRK2 � MB -KVRK MB1 � KVRK KVRK3 � KVRK -

MB-H4 � KVRK

KIRK MB � KIRK - KIRK � KIRKMB-H � KIRK

1Genoripizirani mladi biki brez proizvodnih rezultatov hčera, uporabljeni kot očetje mladih bikov in krav 2Krave v rodovniški knjigi, matere potencialnim plemenskim bikom 3Krave v rodovniški knjigi, matere kravam 4Genotipizirani mladi biki s proizvodnimi rezultati hčera, uporabljeni kot očetje kravam


24.1.2012

8


Razlike v shemah

Biološki oz. tehnični koeficient

Selekcijska shema Krave pripuščene MB1

Generacijski intervalMB � KVRK2 (let)

Generacijski interval TB3 � KVRK (let)

Stroški genotipizacije (€/žival)

Klasična 25 % 2.1 6.2

Genomska 100 % 2.1 za MB 250

MB + MB-H4 6.2 za MB-H


1Mladi biki očetje kravam 2Krave v rodovniški knjigi 3Testirani biki 4Genotipizirani mladi biki s proizvodnimi rezultati hčera


Prednosti genomske selekcije

• Hitrejši genetski napredek– S povečevanjem točnost napovedi plemenskih vrednosti

– S krajšim generacijskim intervalom

• Nižja stopnja inbridinga– Iz odbire na podlagi PV staršev gremo na odbiro na podlagi PV osebka• Povprečje staršev je enako za vse brate in sestre teh staršev• Genomska PV da različno oceno PV bratom in sestram


Prednosti genomske selekcije

• Ko smo enkrat ocenili učinek SNP-ja, potem lahko uporabimo to oceno pri odbiri več naslednjih generacij– Vendar se bo točnost z vsako naslednjo generacijo slabšala, če ne bomo ponovno ocenili učinek tega SNP-ja

• Selekcijo lahko na novih lastnostih, pri katerih je težje opravljati meritve fenotipa

• Lahko si postavimo nove rejske cilje

24.1.2012

9


Slabosti genomske selekcije

• Je nova metoda, ki še ni popolnoma testirana• Za oceno učinkov markerjev (asociacijska študija) je potrebno genotipizirati dovolj veliko število živali

• Ocene učinkov markerjev morajo biti opravljen v populaciji, kjer bomo kasneje izvajali selekcijo.– Med pasmami je povezava majhna

• Če je generacijski interval že zdaj kratek, bo učinek manjši


Finančni učinek uvedbe GS

• PT – progeni test potomcev (klasična selekcija)

• GS-MB – 100 % osemenitev je opravljenih s semenom genotipiziranih mladih bikov

• GS-MB-H – 50 % osemenitev je opravljenih s semenom genotipiziranih mladih bikov

• SNP – Vključeni so stroški genotipizacije 2500 bikov potrebnih za asociacijsko študijo



Osemenjevanje z MB s podatki o genomu

•Pri deležu osemenitev pod 20% so je profit s selekcije s pomočjo podatkov o genom nižji.•Večji ko bo delež osemenitev z mladimi genotipiziranimi biki, večji bo finančni učinek!


24.1.2012

10


Točnost napovedi učinka SNP-jevS. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391

• Šele zelo visoka točnost napovedi učinka SNP-jev vpliva na napredek pri funkcionalnih lastnostih• Napredek pri proizvodnih lastnostih se z višanjem točnosti nad neko mejo ne povečuje

PT – progeni testGS-MB(0,70) – genomska selekcija točnost napovedi učinka SNP-jev je 0,70GS-MB(0,80) – genomska selekcija točnost napovedi učinka SNP-jev je 0,80 GS-MB(0,90) – genomska selekcija točnost napovedi učinka SNP-jev je 0,90GS-MB(0,99) – genomska selekcija točnost napovedi učinka SNP-jev je 0,99LGN – letni genetski napredek (SD x 100)LMGN – letni monetarni genetski napredek (SD x 100)


Število bikov za osemenjevanje

Večje število bikov � manjši finančni učinek genomske selekcije

Potrebno je ravnotežje med stopnjo inbridinga in genetskim napredkom

Povečevanje točnosti napovedi učinka SNP-jev in povečevanje intenzivnosti selekcije ima večji učinek na profit kakor nižja cena genotipizacije



Ocena Genomskih plemenskih vrednosti

• MNKVD (Meuwissen T.H.E in sod. 2001. Prediction of total genetic value using genome wide dense marker maps. Genetics, 157, 1819–1829.)

• BLUP (Kolbehdari in sod. 2007. Estimation of genome-wide haplotype effects in half-sib designs. J. Anim. Breed. Genet. 124:356–361.)

• Bayes A (Meuwissen T.H.E in sod. 2001)• Bayes B (Meuwissen T.H.E in sod. 2001)• Metode strojnega učenja (Long, N. in sod. 2007. Machine learning classification

procedure for selecting SNPs in genomic selection: Application to early mortality in broilers. J.Anim. Breed. Genet. 124:377–389.)

24.1.2012

11


MNKVD• Ker ocenjujemo večje število parametrov (haplotipov, SNP-jev), kot je

število testiranih živali moramo metodo prilagoditi– Ocenjujemo vsak parameter posebej

egX1y iin ++= µy – vektor meritev

µ – srednja vrednost

1n – vektor haplotipov

gi – genetski učinek haplotipa na i-tem segmentu

Xi – matrika koeficientov i-tega segmenta

e – odstopanje zaradi napake


BLUP

egX1y iiin +∑+= µ

Predpostavljeno je, da je varianca haplotipov enak skozi celoten genom. Kar v resnici ne drži.

Za izračun genetskega učinka haplotipa na i-tem segmentu se uporablja metoda mešanega modela:

eZuXy ++= β


Bayes A

• Podatke modeliramo na dveh ravneh– Model na nivoju podatkov (enak kot BLUP, le da variabilnost segmentov ni enaka)

– Model na nivoju variance kromosomskih segmentov (kombinira variabilnost predhodnih podatkov segmentov z variabilnostjo trenutnih podatkov)

24.1.2012

12


Bayes B• Genetska variabilnost ni enakomerno porazdeljena med lokuse

• So lokusi, ki ne pojasnijo nič genetske variabilnosti in nekaj lokusov, ki pojasnijo genetsko variabilnost

• Metoda Bayes B se glede na metodo Bayes A razlikuje v tem, da so tu možni deli genoma, ki pojasnijo večino genetske variabilnosti in precejšen del genoma, ki ne prispeva k genetski variabilnosti


Položaj QTL regije


Korelacija med pravimi in ocenjenimi PV = točnost ocene plemenskih vrednosti

• (Meuwissen T.H.E in sod. 2001. Prediction of total genetic value using genome wide dense marker maps. Genetics, 157, 1819–1829.)

Metoda Korelacija

LS 0,318±0,018

BLUP 0,732±0,030

Bayes A 0,798

Bayes B 0,848 ±0,012

24.1.2012

13


Hvala za pozornost!

Documents

24.1.2012 Genomska selekcija II. - GOVEDO.si...Genotip Okolje Fenotip Genotipska vrednost (SNP, MAS) Odstopanje zaradi okolja (ne poznamo) Fenotipska vrednost (poznamo) 24.1.2012 Usposabljanje