Seleção genômica: Estado da arte e novas ferramentas

arte e novas ferramentas

Flávio S. Schenkel

Professor

Auditório da Farsul – Porto Alegre/RS , 9 de Agosto, 2012

1º Workshop – Seleção genômica para resistência ao carrapato bovino nas raças Hereford e Braford

Pesquisa e Implementação de

seleção genômica no Canadá

Flávio S. Schenkel

- Nenhum projeto de seleção genômica em

andamento no Brazil

- Porém bastante interesse nesta área

1

projeto no Canada: 2004

5 anos para implementar seleção genômica

em gado leiteiro (Holandês)

- Vários projeto de seleção genômica em

andamento:

- Zebu leiteiro: Dr. Marcos Vinicius da Silva, EMBRAPA

- Búfalo: Dr. Humberto Tonhati, UNESP-Jaboticabal

- Nelore: Dr. Fernando Garcia, UNESP-Araçatuba

Dra. Lúcia Galvão, UNESP-Jaboticabal

- Hereford/Braford: Dr. Fernando Cardoso, EMBRAPA Conexão DeltaG

Genômica não é magia.

Há pouco valor em:

– Conhecer a sequência genômica;

– Ter painéis de marcadores de alta densidade;

Se estas informações não forem traduzidas em

As ferramentas genômicas incluem:

• Ferramentas

básicas:

SNP

chips,

Microarranjos, etc.

• Ferramentas

de

aplicação

básica:

Mapeamento de genes/QTL, imputação de

genótipos e haplótipos, etc.

• Ferramentas de aplicação prática:

Testes

genéticos, avaliação genômica, verificação

e descoberta de paternidade, etc.

Esta apresentação focará principalmente

na pesquisa e ferramentas desenvolvidas

no CGIL, na Universidade de Guelph,

Canada.

Elas incluirão:

•

Ferramentas de aplicação básica

T C 2 C 1 A G 1 G 2 Conceitos:

Desequilíbrio de ligação (DL) entre um marcador e um gene

A G C 1 1 T C G 2 2 Crossover Alta recombinação Baixa recombinação Baixíssima recombinação

Fase de ligação (FL) entre um marcador e um gene A G C 1 1 T C G 2 2

1 e G estão em fase de acoplamento 1 e C estão em fase de repulsão

Se não há recombinação, as fases seriam as mesmas entre famílias

A C C 1 1 T G G 2 2 Família 1 Família 2

Fase de ligação entre um marcador e um gene A G C 1 1 T C G 2 2

Note que os genótipos são os mesmos nos dois casos:

- GC para o marcador - 12 para o gene A C C 1 1 T G G 2 2 Família 1 Família 2

Obs: Apenas o genótipo do marcador será conhecido através da genotipagem.

Evento Ano

• Sequência completa do genoma bovino 2004

• Painel de 10000 SNP 2006

- Pesquisa genômica básica; Primeiras predições genômicas 2006/07

• Painel de 50000 SNP 2007

- Primeiras avaliações genômicas oficiais (HO, JE) 2009

• Painel de 3000 SNP 2010

- Primeiras avaliações genômicas com genótipos imputados 2010

• Painel de 777k SNP e 6000 SNP 2011

• Primeiros sequenciamentos de ancestrais importantes 2010/11

• Imputação ao nível da sequência 2012

Padrão de DL no genoma- Exemplo no Holandês

(Bohanova et al. 2010. BMC Genomics, 11:421) Distância (Mb)

(Sargolzaei et al. 2008. JDS 91:2106-2117)

Frequência e média do r2 _{para distâncias pequenas entre}

pares de SNPs sintênicas

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Ayrshire-Holstein Ayrshire-Guernsey Holstein-Guernsey r= 0.93 - 0.96

Avaliação multi-raças ? (Larmer, S. 2012. MSc. Thesis) Distância (cM) Co rr ela çã o

Software para avaliação do DL

C++ para plataformas Windows ou Linux

Simulator genômico – Um exemplo

(Brito et al. 2011. BMC Genetics, 12:80) Número de animais no grupo de treinamento

Acu

rá

cia

Simulador Genômico

(Sargolzaei and Schenkel. 2009. Bioinformatics, 25: 680-681)

C++ para plataformas Windows ou Linux

Imputação de um painel de SNPs de baixa densidade para um painel de alta densidade

- Grande impacto no número de fêmeas genotipadas

- Grande impacto na quantidade de informação genômica disponível

Imputação

Imputação baseada na informação da família:

Touro - AD Vaca - AD

Progênie- BD

Imputação baseada na informação da população:

 Método baseado janelas sobrepostas.

 Atribuição da fase de ligação e imputação são feitos

simultaneamente.

 Haplótipos longos são procurados e atribuídos

primeiro para capturar parentesco próximo e, então, haplótipos pequenos são procurados para capturar parentescos distantes.

Software para imputação genômica

(Sargolzaei et al. 2012. PAG Meeting)

C++ para plataformas Windows ou Linux

Fimpute – Um estudo de validação

(Sargolzaei et al. 2012. PAG Meeting)

99,2

99,2

_99,1

98,1

_97,9

97,7

97,6

97,1

97,1

92,2

93,8

92,9

90,0

95,0

100,0

HO

JE

BS

50-50

50-3

50-U

U-U

>2009 para HO e JE e >2008 para PS foram reduzidos para 3k e 6k.

Referência (animais velhos): Animais com genótipos 50k mais velhos do que os animais de Validação.

PS

Validação Referência

Fimpute – Um estudo de validação

(Sargolzaei et al. 2012. PAG Meeting)

99,2

99,2

_99,1

98,1

_97,9

97,7

97,6

97,1

97,1

92,2

93,8

92,9

90,0

95,0

100,0

HO

JE

BS

50-50

50-3

50-U

U-U

Fimpute – Um estudo de validação

(Sargolzaei et al. 2012. PAG Meeting)

Imputação de 6k para 50k SNP

Genótipo do Pai-Mãe

Acurá

cia

Fimpute – Um estudo de validação

(Sargolzaei et al. 2012. PAG Meeting)

Imputação no Pardo Suiço

Software

Imputação em gado de corte

Acurácia da imputação em Angus puros: 4732 ref. (497 AN), 100 imp.

Acurácia da imputação em cruzados: 4732 ref. , 146 imp.

Marcadores em EL Marcadores em DL Marcadores diretos Famílias Marcadores esparsos População Marcadores densos População Esparso/Denso

Mais fáceis usar

M _{M M}

genéticos

Difíceis de usar Fáceis de usar Seleção genômica

Predição do potencial genético dos animais e parentes DEP genômica Seleção Modelo infinitesimal BLUP / Bayes Marcadores genéticos

Medidas nos animais

Produção Tipo Reprodução Auxiliares Pedigree 2 passos 1 passo

O que é?

O uso de

painéis densos de marcadores genéticos

distribuídos

em todo o genoma

para estimar valores

genéticos dos animais baseado no

disequilíbrio de

ligação

(

DL).

Pressuposição: Existem marcadores suficientes para capturar a maior parte da variação genética.

Limitação: Grande número de efeitos para estimar.

Densidade do painel vs. DL Métodos estatísticos

Software para predição de DEPs genômicas

Ferramentas Descrição Uso adicional Reconstrução de haplótipos e imputação Imputação: • de genótipos perdidos • de 3k/6k para 50k/777k • de 50k para 777k

- Aumento da informação genômica - Redução do custo de genotipagem

- Ajuda no mapeamento fino de genes/QTL - Detecção de haplótipos deletérios

Relações genômicas

Construção da matriz de relacinamento genômico

- Endogamia genômica

- Verificação e descoberta de parentesco

De-regressão De-regressão das DEP, usando todo o pedigree

- Mapeamento fino de genes/QTL

Treinamento dos efeitos dos marcadores

Usando DEPs ou fenótipos

- Mapeamento fino de genes/QTL - Testes genéticos

Edição dos dados

• Conflitos pais-progênie • Conflitos de sexo e raça

- Verificação e descoberta de parentesco - Confirmação da raça

Validação

– Ganho em confiança da MPG

comparado com a MP em HO no Canadá

Treinamento

4121

524

Validação

MP

MPG

Aumento

Prod. (n=3)

0.39

0.64

0.25

Escore de CS

0.37

0.54

0.17

Tipo (n=5)

0.37

0.58

0.21

Accurácia Intervalo entre gerações i R_T R_G L_T L_G i x R_T i x R_G Pai de touros 2.06 0.99 0.75 6.5 1.75 2.04 1.54 Pai de vacas 1.40 0.75 0.75 6.0 1.75 1.05 1.05 Mãe de touros 2.42 0.60 0.75 5.0 2.0 1.45 1.82 Mãe de vacas 0.27 0.50 0.50 4.25 4.25 0.14 0.14 Total 21.75 9.75 4.68 4.55 Tradicional: 4.68/21.75 = 0.215 Genômico: 4.55/ 9.75 = 0.467 Ganho genético anual esperado:

O dobro com 8% do custo Simulação – Schaeffer (2006). J. Anim. Breed. Genet. 123: 218–223

Impacto da avaliação genômica

(Van Doormaal 2012. CDN article, July 2012)

Tendência genética- Tourinhos HO ofertados no Canada (índice GLPI)

Ganho: 445 pontos/ano Ganho: 210 pontos/ano Ganho: 109 pontos/ano Semestre G LPI m édio

Voltando ao mapeamento fino

163 vacas HO: 81 alta RIMA e 82 baixa RIMA

Genotipadas com Illumina Bovine SNP50 BeadChip

Exemplo: Resposta imune mediada por anti-corpos (RIMA)

Estudo de associação: Método Generalizado de Quase-Verossimilhança (Feng et al., 2011)

Voltando ao mapeamento fino

Diagrama de Manhattan para resposta imune mediada por anti-corpos em gado HO. Cromossomo

Caminho do processamento e apresentação antígena associada com RIMA. Em vermelho, os genes associados com RIMA.

Painéis de alta densidade x Avaliação multi-raças

Acurácia da predição genômica (r[DEPG,DF]) obtida com GBlup

(Erbe et al. 2012. J. Dairy Sci. 95 :4114–4129)

Validação Referência Holandês Combinado Holandês Jersey Holandês Jersey Holandês Jersey Jersey Produção de leite

Modelos alternativos

(Erbe et al. 2012. J. Dairy Sci. 95 :4114–4129)

Bayes R: Assume uma mistura de 4 distribuições normais que explicam 0%, 0.01%, 0.1% e 1% da variação.

Bayes M: Assume uma única distribuição normal, mas amostra a fase de ligação (sinal do efeito).

Modelo tradicional

Gblup: Assume uma única distribuição normal e uma única fase de ligação.

- Distribuição simétrica dos efeitos dos marcadores com uma variância comum

- Não modela a fase de ligação

Painel Validação Referência Holandês Combinado Holandês Jersey Holandês Jersey Holandês Jersey Jersey

Acurácia da predição genômica (r[DEPG,DF]) obtida com Bayes R *

* Media para produção de leite, gordura e proteína

(Erbe et al. 2012. J. Dairy Sci. 95 :4114–4129)

Modelos alternativos

O que teremos no futuro próximo

Sequenciamento completo: Projeto 1000 Touros (várias raças) – Dr. Ben Hayes (Austrália)

Populações referências para imputação de 50k e 777k para a sequência completa.

O que teremos no futuro próximo

Mais ênfase em fêmeas: Imputação para AD e

para a sequência completa. Projeto “genoma imputado de 10000 vacas”

- Australia - Canada

Possiibilidades:

- Aumentar acurácia das avaliações genômicas - Minimizar viés devido a tratamento preferencial

O que teremos no futuro próximo

Mais ênfase em filtragem/seleção de SNPs: Baseada em Estatística e Biologia

Métodos novos/aprimorados Possiibilidades:

- Aumentar acurácia das avaliações genômicas - Avaliações genômicas multi-raciais

O que teremos no futuro próximo

Testes genéticos:

Para características específicas, tais como resistência a doenças e reprodução.

Exemplo: Haplótipos influenciando fertilidade em gado leiteiro

Haplótipo HH1

A mutação causal foi encontrada

CGA -> Arginina

TGA -> Codon de terminação

Gene APAF1 é importante para o desenvolviemnto embrionário normal

O que teremos no futuro próximo

O que teremos no futuro próximo

Exemplo: Haplótipos influenciando fertilidade em gado leiteiro

Impacto

Freq TC TNR Primeiros ancestrais conhecidos Holstein

HH1 4.5% -3.1% -1.1% Pawnee Farm Arlinda Chief HH2 4.6% -3.0% -1.7% Willowholme Mark Anthony

HH3 4.7% -3.2% -3.1% Gray View Skyliner e Glendell A. Chief Jersey

JH1 23.4% -3.7% -3.7% Observer Chocolate Soldier Brown Swiss

BH1 14.0% -3.4% -2.5% West Lawn Stretch Improver

Não há magia em genômica.

Somente há valor se:

Desenvolvermos informações relevantes através de

ferramentas úteis e práticas.

Colaboração é fundamental para a implementação com sucesso das ferramentas genômicas

- População de referência/treinamento - Pesquisa e desenvolvimento

•

- Associações de Raça

•

- Ontario Centre for Agricultural Genomics - NSERC

- Genome Canada/Genome Alberta

•

Muito

Imputação baseada na informação da população:

Procura de haplótipos longos a curtos ~ De parentes próximos a distantes

Endogamia Genômica