Universität Hohenheim
 

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Stratz, Patrick

Genome-wide mapping and functional analysis of genes determining the meat quality in pigs

Genomweite Kartierung und funktionelle Analyse von Genen für die Fleischqualität beim Schwein

(Übersetzungstitel)

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-9880
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2014/988/


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SWD-Schlagwörter: Tierzucht
Freie Schlagwörter (Englisch): Piétrain sire line , meat quality , linkage and association analysis , selection signatures
Institut: Institut für Tierhaltung und Tierzüchtung
Fakultät: Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe: Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Bennewitz, Jörn Prof. Dr.
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 11.07.2014
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum: 06.08.2014
 
Lizenz: Hohenheimer Lizenzvertrag Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim
 
Kurzfassung auf Englisch: In chapter one QTL were mapped and tested for pairwise epistasis for meat quality traits in three connected porcine F2 crosses comprising around 1000 individuals. The crosses were derived from Chinese Meishan, European Wild Boar and Piétrain. The animals were genotyped genomewide for approximately 250 genetic markers and phenotyped for seven meat quality traits. QTL mapping was done using a multi-QTL multi-allele model. It considered additive (a), dominance (d) and imprinting (i) effects. The major gene RYR1:G.1843C>T affecting the meat quality was included as a cofactor in the model. The mapped QTL were tested for possible epistatic effects between the main effects, leading to nine orthogonal forms of epistasis (aa, ad, da, di, id, ai, ia, dd and ii). Numerous QTL were found; the most interesting are located on chromosome SSC6. Epistasis was significant (FDR q-value<0.2) for the pairwise QTL on SSC12 and SSC14 for pH 24 h after slaughter and for the QTL on SSC2 and SSC5 for rigour.
In chapter two around 500 progeny tested Piétrain sires were genotyped with the PorcineSNP60 BeadChip. After data filtering around 48k SNPs were useable in this sample. These SNPs were used to conduct a genome-wide association analysis for growth, muscularity and meat quality traits. Because it is known, that a mutation in the RYR1 gene located on chromosome 6 shows a major effect on meat quality, this mutation was included in the models. Single-marker and multi-marker association analysis were performed. The results revealed between one and eight significant associations per trait with P-value<0.00005. Of special interest are SNPs located on SSC6, 10 and 15.
In chapter three a literature search was conducted to search putative candidate genes in the vicinity of significant SNPs found in the association analysis. MYOD1 was suggested as putative candidate gene. The expression of MYOD1 was measured in muscle tissue from 20 Piétrain sires. Growth, muscularity and meat quality traits were available. DNA was isolated out of blood tissue to genotype the SNP ASGA0010149:g. 47980126G>A. Significant Correlations (FDR q-value<0.15) between the expression of MYOD1 and growth and muscularity traits were found. Association between the traits, respectively MYOD1, and ASGA0010149:g. 47980126G>A was tested, but was only significant (FDR q-value<0.15) for two muscularity traits.
In chapter four the LD structure in the genome of the Piétrain pigs was characterized using data from the PorcineSNP60 BeadChip. The Relative Extended Haplotype Homozygosity test was conducted genome-wide to search for selection signatures using core haplotypes above a frequency of 0.25. The test was also conduct in targeted regions, where significant SNPs were already found in association analysis. A small subdivision of the population with regard to the geographical origin of the individuals was observed. As a measure of the extent of linkage disequilibrium, r2 was calculated genome-wide for SNP pairs with a distance 5Mb and was on average 0.34. Six selection signatures having a P-value<0.001 were genome-wide detected, located on SSC1, 2, 6 and 17. In targeted regions, it was possible to successfully annotate nine SNPs to core regions. Strong evidence for recent selection was not found in those regions. Three selection signatures with P-value<0.1 were detected on SSC2, 5 and 16.
To reduce the costs of genomic selection, selection candidates can be genotyped with an SNP panel of reduced density (384 SNPs). The aim of chapter five was to investigate two strategies for the selection of SNPs to be considered in the above mentioned SNP panel, using 895 progeny tested and genotyped German Piétrain boars. In the first strategy equal spaced SNPs were selected, which were used to impute the high density genotypes. In the second strategy SNPs were selected based on results of association analysis. Direct genomic values were estimated with GBLUP from deregressed estimated breeding values. Accuracies of direct genomic values for the two strategies were obtained from cross validation. A regression approach to correct for the upward bias of the cross validation accuracy of the direct genomic values was used. The first strategy resulted in more accurate direct genomic values. This implies that imputation is beneficial even if only 384 SNPs are genotyped for the selection candidates.
 
Kurzfassung auf Deutsch: In Kapitel eins wurden QTL für Fleischqualitätsmerkmale in drei verbundenen F2 Kreuzungen bestehend aus ca. 1000 Individuen kartiert und auf paarweise Epistasie getestet. Die Kreuzungen sind aus den Ausgangsrassen Chinesisches Meishanschwein, Europäisches Wildschwein und dem Piétrainschwein hervorgegangen. Die Tiere wurden genomweit an ca. 250 genetischen Markern genotypisiert und für sieben Fleischqualitätsmerkmale phänotypisiert. Die QTL Kartierung erfolgte mit Hilfe eines multi-QTL multi-Allel Modells. Dabei wurden additiv- (a), dominanz- (d) und imprinting Effekte (i) berücksichtigt. Das Majorgen RYR1:G.1843C>T, das die Fleischqualität beeinflusst, wurde als Kofaktor ins Modell mit aufgenommen. Die kartierten QTL wurden auf mögliche paarweise epistatische Effekte zwischen den Haupteffekten untersucht, was zu neun orthogonalen Formen der Epistasie führte (aa, ad, da, di, id, ai, ia, dd und ii). Zahlreiche QTL konnten gefunden werden; die Interessantesten davon befanden sich auf SSC6. Die Epistasie war für die paarweisen QTL auf SSC12 und SSC14 für den pH-Wert, gemessen 24h nach der Schlachtung, und für die QTL auf SSC2 und SSC5 für Rigor signifikant (FDR q-Wert<0.15).
In Kapitel zwei wurden ca. 500 Nachkommen geprüfte Eber mit Hilfe des PorkinenSNP60 BeadChip genotypisiert; davon waren in dieser Stichprobe nach Datenfilterung ca. 48k SNPs zu gebrauchen. Mit Hilfe dieser SNPs wurden genomweite Assoziationsstudien für die Merkmale des Wachstums, der Bemuskelung und der Fleischqualität durchgeführt. Da bekannt ist, dass eine Mutation im RYR1 Gen, lokalisiert auf SSC6, einen Majoreffekt auf die Fleischqualität zeigt, wurde diese Mutation in die Modelle mit aufgenommen. Einzel- und multi-Marker Assoziationsstudien wurden durchgeführt. Mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von P-Wert<0.00005 konnten zwischen einer und acht signifikante Assoziationen pro Merkmal gefunden werde. Von besonderer Bedeutung sind dabei SNPs auf SSC6, 10 und 15.
In Kapitel drei wurde in unmittelbarer Nachbarschaft zu signifikanten SNPs aus den genomweiten Assoziationsstudien, mit Hilfe der Literatur, nach putativen Kandidatengenen gesucht. MYOD1 wurde als putatives Kandidatengen vorgeschlagen. Die Expression von MYOD1 wurde im Muskelgewebe von 20 Piétrain Ebern gemessen. Wachstums-, Muskel- und Fleischqualitätsmerkmale waren verfügbar. Die DNA wurde aus dem Blut isoliert und der SNP ASGA0010149:g. 47980126G>A genotypisiert. Signifikante Korrelationen (FDR q-Wert<0.15) der Expression von MYOD1 mit Wachstums- und Bemuskelungsmerkmalen wurden gefunden. (FDR q-Wert<0.15). Die Assoziation zwischen den Merkmalen, respektive der Expression von MYOD1 und dem SNP ASGA0010149:g. 47980126G>A, wurde getestet. Dieser war jedoch nur für zwei Bemuskelungsmerkmale signifikant (FDR q-Wert<0.15).
In Kapitel vier wurde die LD Struktur im Genom der Piétrain Schweine mit Hilfe der PorkinenSNP60 BeadChip Daten charakterisiert. Der Relative Extended Haplotype Homozygosity Test wurde genomweit zur Suche nach Selektionssignaturen durchgeführt. Dabei wurden nur Kernhaplotypen oberhalb einer relativen Häufigkeit von 0.25 betrachtet. Der Test wurde zusätzlich in Zielregionen angewandt in denen bereits in Assoziationsstudien signifikante SNPs gefunden wurden. Im Hinblick auf den geographischen Ursprung der Individuen konnte eine geringfügige Unterteilung der Population festgestellt werden. Als Maß des Kopplungsungleichgewichtes wurde r2, genomweit für SNP Paare die 5MB auseinander liegen, berechnet. Dieser lag im Durchschnitt bei 0.34. Genomweit konnten sechs Selektionssignaturen mit einem P-Wert<0.001 detektiert werden. Diese sind auf SSC1, 2, 6 und 17 lokalisiert. In Zielregionen konnten neun SNPs erfolgreich Kernregionen zugeordnet werden. Diese wiesen jedoch keine eindeutigen Anzeichen von jüngster Selektion auf. Drei Selektionssignaturen auf SSC2, 5 und 16 hatten einen P-Wert<0.1.
Um die Kosten der genomischen Selektion zu reduzieren können Selektionskandidaten mit einem SNP Panel von reduzierter Dichte (384 SNPs) genotypisiert werden. Das Ziel von Kapitel fünf war es zwei Strategien zur Auswahl von SNPs für das oben genannte Panel anhand 895 nachkommengeprüfter und genotypisierter Piétrain Ebern zu untersuchen. In Strategie eins wurden abstandsgleiche SNPs ausgewählt um Genotypen mit hoher Dichte zu imputieren. In Strategie zwei wurden SNPs basierend auf den Ergebnissen der Assoziationsanalysen ausgewählt. Direkte Genomische Werte wurden mittels GBLUP aus deregressierten Zuchtwerten geschätzt. Die Genauigkeiten dieser wurden mittels Kreuzvalidierung ermittelt. Zur Korrektur der nach oben verzerrten kreuzvalidierten Genauigkeiten der Direkten Genomischen Werte kam ein Regressionsansatz zur Anwendung. Die erste Strategie führte zu genauer geschätzten Direkten Genomischen Werten. Dieses impliziert, dass die Imputierung sogar dann von Vorteil ist, wenn nur 384 SNPs der Selektionskandidaten genotypisiert werden.

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