Dự đoán giá trị di truyền tổng hợp bằng cách sử dụng bản đồ dấu hiệu dày toàn bộ bộ gen
Tóm tắt
Các tiến bộ gần đây trong các kỹ thuật di truyền phân tử sẽ cung cấp bản đồ dấu hiệu dày và việc định kiểu nhiều cá thể cho các dấu hiệu này trở nên khả thi. Tại đây, chúng tôi đã cố gắng ước lượng hiệu ứng của khoảng 50.000 haplotype dấu hiệu đồng thời từ một số lượng hồ sơ phenotypic hạn chế. Một bộ gen dài 1000 cM đã được mô phỏng với khoảng cách dấu hiệu là 1 cM. Các dấu hiệu xung quanh mỗi vùng 1-cM được kết hợp thành haplotype dấu hiệu. Do kích thước quần thể hữu hạn (Ne = 100), các haplotype dấu hiệu ở trạng thái không cân bằng liên kết với QTL nằm giữa các dấu hiệu. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu, tất cả các hiệu ứng haplotype không thể được ước lượng đồng thời. Khi chỉ bao gồm các hiệu ứng lớn nhất, chúng được ước lượng cao hơn và độ chính xác trong việc dự đoán giá trị di truyền của con cái từ các động vật đã ghi nhận chỉ đạt 0.32. Dự đoán tốt nhất không thiên lệch về hiệu ứng haplotype giả định sự đồng nhất về phương sai liên quan đến mỗi đoạn nhiễm sắc thể 1-cM, điều này mang lại độ chính xác 0.73, mặc dù giả định này không gần đúng. Các phương pháp Bayes giả định một phân phối trước của phương sai liên quan đến mỗi đoạn nhiễm sắc thể đã tăng độ chính xác này lên 0.85, ngay cả khi phân phối trước không đúng. Kết luận rằng việc chọn lọc dựa trên giá trị di truyền được dự đoán từ các dấu hiệu có thể làm tăng đáng kể tỷ lệ thu được di truyền ở động vật và cây trồng, đặc biệt nếu kết hợp với các kỹ thuật sinh sản để rút ngắn khoảng thời gian sinh sản.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Crow, 1970, An Introduction to Population Genetic Theory
Darvasi, 1993, Detecting marker-QTL linkage and estimating QTL gene effect and map location using a saturated genetic map, Genetics, 134, 943, 10.1093/genetics/134.3.943
Falconer, 1996, An Introduction to Quantitative Genetics
Farnir, 2000, Extensive genome-wide linkage disequilibrium in cattle, Genome Res., 10, 220, 10.1101/gr.10.2.220
Fernando, 1989, Marker-assisted selection using best linear unbiased prediction, Genet. Sel. Evol., 21, 246, 10.1186/1297-9686-21-4-467
Georges, 1991, Velogenetics, or the synergistic use of marker assisted selection and germ-line manipulation, Theriogenology, 35, 151, 10.1016/0093-691X(91)90154-6
Georges, 1995, Mapping quantitative trait loci controlling milk production in dairy cattle by exploiting progeny testing, Genetics, 139, 907, 10.1093/genetics/139.2.907
Gilks, 1996, Markov Chain Monte Carlo in Practice
Goddard, 1991, Mapping genes for quantitative traits using linkage disequilibrium, Genet. Sel. Evol., 23, 131s, 10.1186/1297-9686-23-S1-S131
Haley, 1998, Strategies to utilize marker—quantitative trait loci associations, J. Dairy Sci., 81, 85, 10.3168/jds.S0022-0302(98)70157-2
Halushka, 1999, Patterns of single-nucleotide polymorphisms in candidate genes for blood-pressure homeostasis, Nat. Genet., 22, 239, 10.1038/10297
Hastbacka, 1992, Linkage disequilibrium mapping in isolated founder populations: diastrophic dysplasia in Finland, Nat. Genet., 2, 204, 10.1038/ng1192-204
Hayes, 2001, The distribution of effects of genes affecting quantitative traits in livestock, Genet. Sel. Evol., 33, 10.1186/1297-9686-33-3-209
Henderson, 1984, Applications of Linear Models in Animal Breeding
Lande, 1990, Efficiency of marker assisted selection in the improvement of quantitative traits, Genetics, 124, 743, 10.1093/genetics/124.3.743
Lynch, 1998, Genetics and Analysis of Quantitative Traits
Meuwissen, 1996, The use of marker haplotypes in animal breeding schemes, Genet. Sel. Evol., 28, 161, 10.1186/1297-9686-28-2-161
Patterson, 1971, Recovery of inter-block information when block sizes are equal, Biometrika, 58, 545, 10.1093/biomet/58.3.545
Schaeffer, 1986, Computing solutions to mixed model equations, Proc. 3rd World Congr. Genet. Appl. Livest. Prod., 12, 382
Sved, 1971, Linkage disequilibrium and homozygosity of chromosome segments in finite populations, Theor. Popul. Biol., 2, 125, 10.1016/0040-5809(71)90011-6