Genomweite Genotypisierung zur Kartierung von Effekten der positiven Selektion und funktionelle Diversität beim Rind
Final Report Abstract
Die Identifikation von Genen, welche unter besonders starkem artifiziellen Selektionsdruck stehen, ist von besonderer Bedeutung. Zum einen um diese Gene für eine noch effektivere Selektion auf Produktqualität und –menge nutzen, zum anderen um gegebenenfalls Erhaltungsmaßnahmen der funktionellen Biodiversität bewusst einleiten oder aufrechterhalten zu können. Es war daher Ziel dieses Projekts Selektionssignaturen in verschiedenen Rinderrassen genomweit zu kartieren. Dazu wurden zehn Rinderrassen vier unterschiedlicher Nutzungsrichtungen ausgewählt. Für jedes Individuum wurde mittels IBD respektive UAR sichergestellt, dass es zu den übrigen Tieren derselben Rasse ein bestimmtes Maß an Verwandtschaft nicht übersteigt. Um mögliche Stratifikationen innerhalb der Rassen auszuschließen und darüber hinaus Einblick in die Diversität der untersuchten Rassen zu bekommen, wurden bevor der eigentlichen Detektion der Selektionssignaturen sowohl eine Hauptkomponentenanalyse als auch eine Bestimmung der genomweiten paarweisen FST-Werte durchgeführt. Beide Analysen zeigten eine deutliche Abgrenzung der alpinen Rassen (DFV, MWF, FGV, OBV, BBV) von den nordwestlichen Rassen (BBB, RH, GLW) sowie für beide geographische Gruppen eine hohe Überschneidung ihrer genetischen Diversität mit den unselektierten Rassen (ABB, IMB) im Allgemeinen und IMB im Speziellen. Diese Ergebnisse lassen die Folgerung zu, dass in den unselektierten Rassen ein hoher Anteil der ursprünglichen genetischen Variabilität erhalten sein muss. Für die eigentliche Detektion der Selektionssignaturen wurden Methoden gewählt, die auf dem Auffinden von für ihre Frequenz unüblich langen Haplotypen beruhen. Solche Bereiche sind nur über einen relativ kurzen Zeitraum nachweisbar, da sie durch Rekombination Generation für Generation, auf das frequenzübliche Maß verkleinert werden. Das bedeutet auch, dass sich diese Methoden am besten eignen, um Genombereiche aufzudecken, die seit der Rassebildung von besonderer Bedeutung sind. Für das Auffinden von Selektionssignaturen innerhalb einer Rasse fand iHS, zwischen zwei Rassen (Fallrasse vs. Kontrollrasse) XP-EHH Verwendung. Die erste Auswertung, basierend auf dem Genome Assembly bosTau4.0, erfolgte sowohl für iHS als auch für XP-EHH mittels Zuteilung empirischer P-Werte (eP) zu 1.000 etwa gleich großen Genomfenstern. Während für iHS die besten zehn Fenster jeder Rasse (entspricht eP≤0,01) als signifikant galten, belief sich die Anzahl mehrfach bestätigter Fenster mit eP≤0,01 für XP-EHH auf 4 (IMB) bis 14 (BBB). Auswertungen basierend auf vorgegebenen Fenstern und/oder eP-Werten bringen entscheidende Nachteile mit sich (Grenzen von Signaturen entsprechen immer Fenstergrenzen; keine Unterscheidung von Signaturen innerhalb eines Fensters; empirischer P-Wert im Grunde frei gewählt). Für verlässliche Simulationen stehen bei Rindern jedoch keine ausreichenden Daten zur Verfügung. Daher entwickelten wir eine neue Methode zur XP-EHH Auswertung. Hierfür wurden für jede Kontrollrasse chromosomenweite Signifikanzschwellen ermittelt (basierend auf dem Assembly UMD3.1). Dabei ist die Annahme, auf der diese neue Methode beruht, dass artifiziell stark selektierte Rassen, im Vergleich zur jeweiligen Kontrollrasse, stärkere Selektion zeigen, als ABB und IMB im Vergleich zur selben Kontrollrasse. Dank des Multirassen-Ansatzes war es ferner möglich die so gefundenen Signaturen weiter einzugrenzen, so dass sich in den selektierten Rassen eine finale Anzahl zwischen 100 (OBV) und 229 (MWF) Selektionssignaturen ergab. Da XP-EHH im Gegenteil zu iHS bei Nutztieren bisher nicht beschrieben wurde, erfolgt eine Validierung beider XP-EHH Auswertungen anhand des Auffindens von Selektionssignaturen um die Genombereiche, die den Merkmalen Doppellender in BBB, Rotfärbung in RH und Hornlosigkeit in GLW zugrunde liegen. Die Auswertung per Fenstermethode bestätigte die zu erwartende Signatur in BBB und RH, die Auswertung basierend auf den unselektierten Rassen ABB und IMB bestätigte darüber hinaus auch jene in GLW. Außerdem stimmte eine Vielzahl an detektierten Signaturen mit Genen und QTL überein, für welche bereits eine Assoziation mit bestimmten Leistungsmerkmalen beim Rind beschrieben ist. Eine Literaturstudie der Gene der ausgedehntesten Signatur jeder Rasse, konnte ferner mögliche Kandidatengene mit denkbarem Einfluss auf wichtige Stoffwechselwege und Leistungsmerkmale aufzeigen. Diese Studie erbringt folglich den Nachweis für die Nützlichkeit von XP-EHH zur Detektion von Selektionssignaturen bei Rinderrassen. Dies gilt dabei sowohl für XP-EHH Berechnungen im Allgemeinen als auch für die von uns neu entwickelte Methode der Auswertung im Speziellen. Einige der hier detektierten Selektionssignaturen werden in Folgestudien genauer analysiert werden, um kausale Gene und/oder Varianten aufzudecken. Hierfür werden sich vorerst einige vielversprechende kürzere Signaturen besser eignen als sehr Ausgedehnte.
Publications
- (2010). Genome-Wide Mapping Of Breed Differences – A Reciprocal Case-Control Design. World Congress on Genetics Applied to Livestock Production. Leipzig, Germany
Medugorac, I., S. Rothammer, et al.
- (2011). "SNP-based association mapping of Arachnomelia in Fleckvieh cattle." Anim Genet 42(5): 544-547
Seichter, D., I. Russ, et al.
- Inaugural-Dissertation: (2011) “Genomweite Detektion von Selektionssignaturen in divergent selektierten Rinderpopulationen mit anschließender Identifikation eines möglichen kausalen Gens”
Rothammer, S.
- (2012). "Bovine polledness--an autosomal dominant trait with allelic heterogeneity." PLoS One 7(6): e39477
Medugorac, I., D. Seichter, et al.
(See online at https://doi.org/10.1371/journal.pone.0039477) - (2012). "Genome-wide association mapping of milk production traits in Braunvieh cattle." J Dairy Sci 95(9): 5357-5364
Maxa, J., M. Neuditschko, et al.
(See online at https://doi.org/10.3168/jds.2011-4673) - (2012). "SNP-based association mapping of the polled gene in divergent cattle breeds." Anim Genet 43(5): 595-598
Seichter, D., I. Russ, et al.
(See online at https://doi.org/10.1111/j.1365-2052.2011.02302.x)
