Análisis de genoma completo y predicción genómica para caracteres complejos en bovinos charolais
Fecha
2018-08-02Registro en:
Jahuey Martínez, Francisco Joel. (2018). Análisis de genoma completo y predicción genómica para caracteres complejos en bovinos charolais (Doctorado en Ciencias en Biotecnología). Instituto Politécnico Nacional, Centro de Biotecnología Genómica, México.
Autor
Jahuey Martínez, Francisco Joel
Institución
Resumen
RESUMEN: Actualmente, los estudios de asociación de genoma completo (GWAS) son el método más utilizado para la identificación de regiones genómicas que influyen características de interés (QTL). Los QTL para características de crecimiento identificados en diversos estudios de GWAS en ganado bovino han sido la base para la búsqueda de genes y marcadores moleculares útiles para la selección asistida. El objetivo de este trabajo fue realizar análisis de GWAS para identificar SNP asociados a características de crecimiento de ganado Charolais y para definir los genes candidatos asociados a estas características. En este estudio, 855 animales fueron genotipificados con 76,883 mil polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) del panel GeneSeek® Genomic Profiler Bovine HDTM. Después del control de calidad, 68,337 SNP permanecieron en el análisis. Los datos fenotípicos solo incluyeron 823 registros de peso al nacimiento, 809 de peso al destete ajustado a 205 días y ganancia diaria al destete, 409 de peso al año ajustado a 365 días, ganancia diaria al año y ganancia diaria posdestete. El análisis de asociación se realizó aplicando el método de componentes principales mediante la función egscore del paquete GenABEL v1.8-0 en el entorno de R. Se identificaron 18 SNP asociados a las características de crecimiento (P < 5 x 10-5) localizados en las regiones de 68, 30, 72, 31, 12, 68, 95, 3, 42, 56, 24, 68, 34, 9, 80, 47 mega pares de bases de los autosomas 15, 4, 11, 18, 29, 6, 2, 1, 15, 21, 8, 7, 24, 9, 16 y 24, respectivamente. Los genes más importantes en estas regiones fueron TRAF6, CDH11, KLF7, MIR181A-1 y adicionalmente PRCP debido a que están relacionados con la sobrevivencia prenatal y postnatal, el desarrollo óseo, la adhesión celular y la regulación de la adipogénesis y el apetito. En conclusión este es el primer estudio de GWAS realizado en ganado bovino de México. Este estudio permitió detectar nuevos QTL asociados a características de crecimiento e identificar 5 genes candidatos que posiblemente están involucrados en la variación de las características analizadas. Estudios posteriores en estas regiones podrían ayudar a identificar marcadores moleculares útiles para la selección asistida y contribuir al conocimiento de las bases genéticas del crecimiento en bovinos
ABSTRACT: Currently, whole genome association studies (GWAS) are the most widely used method for the identification of genomic regions that influence characteristics of interest (QTL). The QTL for growth traits identified in several GWAS studies in cattle have been the basis for the search for genes and molecular markers useful for marker assisted selection. The objective of this study was to perform a genomewide association study (GWAS) for growth traits in Charolais beef cattle and to identify SNP markers and genes associated with these traits. Our study included 855 animals genotyped using 76,883 SNP from the GeneSeek Genomic Profiler Bovine HD panel. The examined phenotypic data included birth, weaning, and yearling weights as well as pre- and postweaning ADG. After quality control, 68,337 SNP and 823 animals were retained in the analysis. The association analysis was performed using the principal components method via the egscore function of the GenABEL version 1.8-0 package in the R environment. Eighteen SNP located in 13 BTA were associated with growth traits (P < 5 × 10-5). The most important genes in these genomic regions were TRAF6 (tumor necrosis factor receptor-associated factor 6), CDH11 (cadherin 11, type 2, OB-cadherin), KLF7 (Kruppel-like factor 7), MIR181A-1 (microRNA 181A-1), and PRCP (prolylcarboxypeptidase [angiotensinase C]), due to their relationships with perinatal and postnatal survival, bone growth, cell adhesion, regulation of adipogenesis, and appetite. In conclusion, this study is the first to describe a GWAS conducted in beef cattle in Mexico and represents a basis for further and future research. This study detected new QTL associated with growth traits and identified 5 positional and functional candidate genes that are potentially involved in variations of the analyzed traits. Future analyses of these regions could help to identify useful markers for marker-assisted selection and will contribute to the knowledge of the genetic basis of growth in cattle and be a foundation for genomic predictions in Mexican Charolais cattle.