Foto: Kate Whitley,

Transkript

1 Foto: Kate Whitley,

2 Inhalt o Was kann die genomische ZWS nicht? o QTL: Erfahrungen aus genomweiten Studien o Begriffklärung [Re-]Sequenzierung o Hochdurchsatzsequenzierung technische Aspekte & Limitationen Sequenzimputation o Nutzung der Daten Gene Hunting genomische Zuchtwertschätzung o Schlussfolgerung & Ausblick

3 Was kann die konventionelle ZWS? o BLUP-Tiermodell nutzt Verwandteninformation Zuchtwerte für Tiere ohne Eigenleistung o Limitation Schätzung der Zufallshälfte aus Eltern nur über Nachkommen möglich 50% der wahren Zuchtwertunterschiede in einer Population sind der Zufallshälfte zuzuordnen NKP Generationsintervall Zuchtfortschritt/Jahr

4 Was kann die genomische ZWS? o gzws erlaubt erstmals Schätzung der Zufallshälfte ohne Nachkommen o Sicherheit ~65% o Generationsintervall!

5 Was kann die genomische ZWS nicht? o Black-Box System o Effekte von Varianten in Genen werden nicht berücksichtigt o modelliert Effekte von relativ langen Chromosomenstücken (umfassen hunderte bis tausende Gene) o Chromosomenstücke haben nur innerhalb Rasse vergleichbare Effekte rasseübergreifende Schätzung daher bisher nahezu erfolglos!

6 Gibt es überhaupt wichtige Gene? Anteil der genet. Varianz Anteil der genet. Varianz o Black Box System o Effekt Chromosomenlänge (Mb) Chromosomenlänge (Mb) keine wichtigen Chromosomenlänge (Mb) QTL (~infinitesimal) Chromosomenlänge (Mb) Anteil der genet. Varianz Anteil der genet. Varianz Milchmenge Eiweiß % Erkenntnisse aus genomweiten Studien: o o o BTA 14: DGAT1 7 Fett % Es gibt wichtige Gene (QTL) Unterschiede je nach Merkmal Zellzahl viele Merkmale zeigen nur winzig kleine Effekte und (Pimentel et al., 2011)

7 o DNA (Desoxyribonukleinsäure) Bauplan des Lebens Bausteine (Nucleotide) verschieden durch Basen Adenin, Guanin, Cytosin und Thymin o Sequenzierung Abfolge der Basen am DNA Strang entschlüsseln o Re-Sequenzierung DNA-Sequenzierung Sequenz eines Referenztieres der Art (z.b. Rind) bekannt Referenzsequenz Individuen werden re-sequenziert um Unterschiede zur Referenzsequenz zu untersuchen

8 DNA-Sequenzierung o Traditionelle Sequenzierung (Sanger) geringe Fehlerrate wenig Durchsatz o Hochdurchsatzsequenzierung (NGS) Genom in zufällig kleine Stücke zerteilt modifizierte Stücke binden an Flow Cell exponentielle Vermehrung der Stücke milliardenfach parallele Sequenzierung

9 Zuordnung Alignment der DNA-Segmente Re-Sequenziertes DNA Segment Referenzsequenz

10 Zuordnung Alignment der DNA-Segmente o Sequenzabschnitte passen meist nur an eine bestimmte Stelle der Referenzsequenz Referenzsequenz

11 Zuordnung Alignment der DNA-Segmente o Um das gesamte Genom re-sequenzieren zu können, ist eine mehrfache Abdeckung nötig 1x 2x 4-fache Abdeckung 3x 4x Referenzsequenz

12 Genotypisierung und Identifizierung neuer SNP

13 Genotypisierung und Identifizierung neuer SNP o neue SNP: Sequenzabschnitte die beim untersuchten Tier von der Referenzsequenz abweichen Tier ist heterozygot

14 Kosten und Durchsatz von 2001 bis 2011 o Durchsatz: x Kosten x 1/ Pareek et al. (2011)

15 o Fehlerrate 2 bis 5% Limitationen Einfluss der Abdeckung intensive Forschungsaktivitäten Fehlerrate deutlich höher als SNP Chips o Kosten dz. rund für 10 fache Abdeckung Kosten der Datenspeicherung ca. 125 GB / Genom 10x!

16 Sequenzimputation o wenige wichtige Ahnen machen einen Großteil der aktuellen genetischen Unterschiede aus Pausch, 2012; TU München,

17 Sequenzimputation Sequenz wichtiger Ahnen Chip Genotypen der Stierpopulation (HD, 50K) Imputierte Sequenz der gesamten Stierpopulation Anzahl der Ahnen Imputationsfehler seltene Allele

18 Gene-Hunting o Sequenz nutzen um Varianten in Genen zu finden, die kausal ein Merkmal beeinflussen o kausale Varianten sind in der Sequenz zu finden! o Nadel im Heuhaufen Problem o äußerst erfolgreich bei monogenen Erbfehlern o schwierig bei Leistungsmerkmalen Effektgröße, Erbgang, Datenqualität und -umfang Ziel ist direkte Berücksichtigung in genom. ZWS

19 genomische Zuchtwertschätzung o näher an die wahren Geneffekte kommen Sicherheit der Schätzung rasseübergreifende ZWS Stabilität der Schätzformel über Generationen o große Kalibrierungen nötig Phänotypen internationale Zusammenarbeit rasseübergreifende Kalibrierung? o neue statistische Verfahren nötig Datenmengen Vorauswahl bzw. Gewichtung der SNP

20 1000 Bull Genomes Project o Projekt initiiert von Ben Hayes Vorbild 1000 Genomes Project beim Menschen Partner bringen Sequenzdaten in das Projekt ein o Projektziele genetische Variabilität beim Rind abbilden Sequenzimputation genomweite Assoziationsstudien (Gene-Hunting) genomische ZWS

21 Ausblick & Schlussfolgerung o Die Sequenz ist der ultimative Genotyp o Kosten werden weiter sinken populationsweite Sequenzierung? o wissenschaftlicher Erkenntnisgewinn Auswirkungen der Selektion besser verstehen o praktische Anwendung Sicherheit der genomischen Zuchtwerte GS für kleine Rassen rasseübergreifend o Genetik ist sehr komplex Bäume wachsen nicht in den Himmel

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Danksagung Dr. Marlies Dolezal, Quantomics Dr. Birgit Gredler, Qualitas AG MSc. Hubert Pausch, TUM Foto: Kate Whitley,