Varianzkomponentenbasierte Verfahren zur simultanen Kartierung gekoppelter QTL mit epistatischen Effekten und linienspezifischen Markern
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In der quantitativen Genetik wird die genetische Ähnlichkeit zweier Individuen häufig durch den Verwandtschaftskoeffizienten und die relative genetische Varianz beschrieben. Die Methodik zur Kartierung quantitativer Merkmalsgenorte demgegenüber basiert im Wesentlichen darauf, die genetischen Effekte als feste Faktoren im statistischen Sinne zu behandeln. Modelle, die es erlauben quantitative Merkmalsgenorte als zufällige Faktoren zu betrachten, wurden in der Literatur zwar für additiv-genetische Effekte und Dominanzeffekte beschrieben, sind aber enorm rechenintensiv und daher nur in speziellen Fällen in Benutzung. In unserer Arbeit wurden zunächst die Grundlagen der Erweiterung dieser Modellansätze auf multiple und interagierende Merkmalsgenorte erarbeitet. Da hier je nach Komplexität des genetischen Modells ein Vielfaches an genetischen Effekten zu berücksichtigen sind, ist dieser individuelle Modellansatz entsprechend rechnerisch noch intensiver als die Methoden basierend auf festen genetischen Faktoren. Unter Konzentration auf F2-Populationen aus der Kreuzung von Inzuchtlinien wurde daher von uns ein reduziertes Modell abgeleitet. Bei diesem reduzierten Modell werden die individuellen genetischen Effekte durch Durchschnittseffekte für die der Beobachtung zugeordneten Markerklasse plus individueller Abweichungen hiervon beschrieben. Daraus resultiert ein drastisch verringerter Rechenaufwand. Unter theoretischen Gesichtspunkten sind das individuelle und das reduzierte Modell asymptotisch äquivalent. In umfangreichen Simulationsstudien wurde dann in Szenarien mit multiplen und interagierenden Merkmalsgenorten das rechentechnisch effiziente reduzierte Modell mit dem individuellen Modell und den wichtigsten Modellen mit festen genetischen Faktoren (multiple Intervallkartierung, Regressionsintervallkartierung) verglichen. Es konnte gezeigt werden, dass das reduzierte Modell sowohl in Bezug auf die Power bei der Identifizierung von Merkmalsgenorte als auch auf die Genauigkeit der Schätzung der Positionen der Merkmalsgenorte auf dem Chromosom bei einer großen F2-Population kompetitiv ist und besonders geeignet zur Analyse multipler F2-Populationen mittlerer und kleinerer Familiengröße ist.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2009): Variance component method for QTL mapping in F2 populations. Book of Abstracts of the 60th Annual Meeting of the EAAP: 610 (ISBN 978-90-8686- 121-7)
Zimmer, D., M. Mayer and N. Reinsch
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(2009): Variance component method for simultaneous mapping of linked QTL in F2 populations. Neue Methoden der Biometrie – Beiträge des 55. Biometrischen Kolloquiums der Deutschen Region: 124 (ISBN 978-3-00-027235-6)
Zimmer, D., M. Mayer and N. Reinsch
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(2010): A reduced model variance component approach for mapping multiple QTL in F2 populations. Book of Abstracts of the 61th Annual Meeting of the EAAP: 84 (ISBN 978-90-8686- 152-1)
Zimmer, D., M. Mayer and N. Reinsch
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(2010): Reduced variance component model to map QTL. Proc. 9th World Congr. Genet. Appl. Livestock Prod. (ISBN 978-3-00-031608-1), ID 0248, 1-4
Zimmer, D., M. Mayer and N. Reinsch
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(2011): Complex genetic effects in QTL identification: A computationally tractable random model for use in F2 populations. Published ahead of print on October 18, 2010. Genetics 187: 261-270
Zimmer, D., M. Mayer and N. Reinsch
