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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 3
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 4
Genom govedaL1 Dominette 01449 , krava ki je prispevala genom za prvo
genotipizacijo govejega genoma
http://en.wikipedia.org
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 5
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.
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 6
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 7
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 8
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 9
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 10
SNP
http://en.wikipedia.org
+10 kg mleka
-5 kg mleka
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 11
Genotipiziramo s čipi
• Trenutno v je uporabi pri govedu čip 50K • V razvoju je čip 500K
http://www.affymetrix.com/http://www.illumina.com/
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 12
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 13
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 14
Genomska selekcija
(Gorjanc G. 2009. Genomska selekcija)
Genotip Okolje
FenotipGenotipska vrednost
(SNP, MAS)
Odstopanje zaradi okolja
(ne poznamo)
Fenotipska vrednost (poznamo)
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 15
Pomni
Genotipizacija za namen preverjanja porekla
≠Genotipizacija za namen selekcije
Obe se opravljata na DNA živali
24.1.2012
6
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 16
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 17
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.
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 18
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 19
“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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 20
“Genomska” selekcijska shema
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 21
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
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
24.1.2012
8
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 22
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
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
1Mladi biki očetje kravam 2Krave v rodovniški knjigi 3Testirani biki 4Genotipizirani mladi biki s proizvodnimi rezultati hčera
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 23
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 24
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 25
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 26
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
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 27
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!
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
24.1.2012
10
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 28
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)
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 29
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
S. König in sod., 2009. Economic evaluation of genomic breeding programs. J. Dairy Sci. 92:382–391
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 30
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 31
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 32
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 33
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 34
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 35
Položaj QTL regije
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 36
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
24.1.2012 Usposabljanje za izvajalce najzahtevnejših strokovnih nalog v govedoreji 37
Hvala za pozornost!