Assessing the value of phenotypic information from non-genotyped animals for QTL mapping of complex traits in real and simulated populations

• Processo: 16/11977-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Zootecnia - Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos
• Pesquisador responsável: Roberto Carvalheiro
• Beneficiário: Roberto Carvalheiro
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Assunto(s): Genômica Estudo de associação genômica ampla
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Gblup | Gwas | Single-step | Genômica

Resumo

O mapeamento de QTL por meio de estudos de associação genômica ampla (GWAS) é desafiador, especialmente no caso de características complexas, de baixa hedabilidade, e quando poucos animais possuem informação genotípica e fenotípica. Quando a maior parte da informação fenotípica é oriunda de animais não genotipados, o GWAS pode ser realizado utilizando o método weighted single-step GBLUP (WssGBLUP), o qual permite combinar toda a informação disponível, inclusive dos animais não genotipados. Entretanto, não está claro o quanto a informação fenotípica de animais não genotipados pode contribuir para o mapeamento de QTL, e se fatores como o desequilíbrio de ligação (LD) da população e os ponderadores dos SNPs no WssGBLUP afetam a importância de usar a informação de animais não genotipados no GWAS. Estas questões foram investigadas no presente estudo utilizando dados reais e simulados. A análise dos dados reais mostrou que o uso de fenótipos de animais não genotipados afetou a estimação dos efeitos dos SNPs e, consequentemente, o mapeamento de QTL. Apesar de alguma coincidência, as regiões identificadas como mais importantes não foram as mesmas nas análises utilizando ou não o fenótipo de animais não genotipados. Os resultados da simulação indicaram que o uso de toda a informação fenotípica disponível, inclusive a de animais não genotipados, tende a melhorar a detecção de QTL de características complexas de baixa herdabilidade. Para populações com baixo nível de LD, essa tendência foi menos pronunciada. Um maior shrinkage de SNPs que explicaram pequena variância dos dados não resultou necessariamente num melhor mapeamento de QTL. (AU)