Züchtungskunde, 86, (1) S. 47-57, 2014, ISSN 0044-5401
© Verlag Eugen Ulmer, Stuttgart
Scientific Articles
Genomweite Analyse komplexer Merkmale beim Rind
H. Pausch1 ; R. Fries1 ; 1 Lehrstuhl für Tierzucht der Technischen Universität München, Liesel-Beckmann-Straße 1, 85354 Freising – Weihenstephan, E-Mail: hubert.pausch@tierzucht.tum.de
Die Verfügbarkeit dichter Genotypisierungsarrays ermöglicht die systematische Abfrage vieler Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) im Hochdurchsatzverfahren. Die so generierten Genotypen bilden die Grundlage für genomische Vorhersagen und für die Identifizierung von Quantitative Trait Loci (QTL) über genomweite Assoziationsstudien (GWAS). Für genomweite Analysen beim Rind werden derzeit rund 45.000 SNPs verwendet. Wir zeigen, dass eine weitere Steigerung der Markerdichte die Schlagkraft von GWAS in der Fleckvieh-Population nur geringfügig erhöht. Jedoch ist die Anzahl genotypisierter Tiere entscheidend für den Erfolg genomweiter Analysen. Am Beispiel Milchfettgehalt verdeutlichen wir, dass die Genotypisierung mehrerer Tausend Individuen nötig ist, um QTL zu lokalisieren, die nur einen kleinen Anteil (< 1%) der genetischen Variation erklären. Damit die QTL-Information langfristig für Zuchtentscheidungen verwendet werden kann, müssen ursächliche genomische Varianten identifiziert werden. Eine entscheidende Rolle beim Auffinden kausaler Varianten spielt dabei die Sequenzierung von Schlüsseltieren einer Population. Wir zeigen, dass deren Sequenz mittels umfangreicher Genotypdaten populationsweit imputiert werden kann und anschließend für sequenzbasierte Assoziationsstudien zur Verfügung steht. Auf diese Weise können kausale Varianten direkt auf Assoziation getestet werden.
SNP; Genotypisierung; genomweite Assoziationsstudie; genetische Architektur; Quantitative Trait Locus; QTL; Re-Sequenzierung
Genome-wide analysis of complex traits in cattle
The implementation of high-throughput genotyping arrays in routine applications in livestock breeding programs yields genotypes for a large number of single nucleotide polymorphisms (SNPs). Dense SNP information enables both genomic predictions and the identification of quantitative trait loci (QTL) via genome-wide association studies (GWAS). Current genome-wide analyses of cattle populations rely on genotypes of 45,000 SNPs. We demonstrate that increasing the marker density only marginally increases the power of GWAS in the Fleckvieh population. However, sufficiently sized samples are crucial for successful genome-wide analyses of complex traits. Using phenotypes for milkfat percentage, we highlight that the identification of QTL that explain a small fraction (< 1%) of the genetic variation only, requires genotypes of several thousands of individuals. Identifying the underlying genomic variation is mandatory to permanently integrate QTL information in breeding programs. A key factor for the identification of causal trait variants is the availability of sequencing data of a population's key animals. Sequence-derived variants can be imputed for any individual with high-density genotypes. This enables to perform sequence-based association studies and to directly test putatively causal variants for association with phenotypes of interest.
SNP; genotyping; genome-wide association; genetic architecture; quantitative trait loci; QTL; re-sequencing