Exactitudes comparatives des valeurs génétiques prédites pour les caractères du lait d’importance économique, l’association pangénomique et les profils de déséquilibre de liaison chez les vaches Holstein canadiennes
Citation
Peters, S.O., Kızılkaya, K., Ibeagha-Awemu, E.M., Sinecen, M., Zhao, X. (2021). Comparative accuracies of genetic values predicted for economically important milk traits, genome-wide association, and linkage disequilibrium patterns of Canadian Holstein cows. Journal of Dairy Science (JDS), [online] 104(2), 1900-1916. http://dx.doi.org/10.3168/jds.2020-18489
Résumé en langage clair
Les méthodes de sélection génomique et les associations génétiques à l'échelle des gènes entiers sont des outils statistiques importants utilisés pour déterminer la relation entre les marqueurs génétiques et les phénotypes ou les caractères (p. ex. le rendement en lait). Dans le cadre de la présente étude, nous avons utilisé des données sur le rendement réel en lait, en matières grasses et en protéines sur 305 jours et 76 355 marqueurs génétiques pour caractériser l’association non aléatoire d’allèles à différents loci (ou déséquilibre de liaison) par rapport à ces caractères chez les vaches Holstein canadiennes. De plus, ces données ont été utilisées pour comparer le rendement de différentes méthodes utilisées dans la sélection génomique (méthode BLUP basée sur la généalogie, méthode BLUP génomique (GBLUP) et méthode bayésienne B (BayesB)) ainsi que le rendement des méthodes statistiques utilisées dans les études d’association pangénomique (régression de crête bayésienne et méthodes statistiques bayésiennes) pour les caractères (rendement en lait, rendement en matières grasses et rendement en protéines). Les résultats montrent que, à mesure que la distance entre les marqueurs diminue, l’association non aléatoire des allèles augmente. Les modèles GBLUP et BayesB ou les méthodes statistiques ont donné des estimations de l’héritabilité similaires pour les rendements en lait et en protéines. Cependant, la méthode GBLUP a donné des estimations de l’héritabilité plus élevées que la méthode BayesB pour le rendement en matières grasses. L’héritabilité fait référence à la quantité de variation (ou de changement) dans un caractère qui est due à la variation génétique. La capacité de la méthode GBLUP à prédire l’héritabilité était considérablement plus faible que celle de la méthode BayesB pour le rendement en lait, le rendement en matières grasses et le rendement en protéines. Les résultats ont permis d’identifier 28 marqueurs à effet élevé ou importants, ainsi que des marqueurs sur le chromosome 14 de la vache et situés dans 6 gènes (DOP1B, TONSL, CPSF1, ADCK5, PARP10 et GRINA) associés de manière significative au rendement en matières grasses. Ces marqueurs peuvent être utilisés en sélection génomique pour l’amélioration du rendement en matières grasses.
Résumé
© 2021 American Dairy Science Association. Les méthodologies de sélection génomique et les études d’association pangénomique font appel à de puissantes procédures statistiques permettant de corréler de grandes quantités de génotypes de SNP à haute densité et des données phénotypiques. Nous avons utilisé les données réelles sur le rendement en lait de 305 jours (RL), en matières grasses (RM) et en protéines (RP) de 695 vaches ainsi que le génotypage par séquençage de 76 355 génotypes de marqueurs SNP de vaches laitières Holstein canadiennes pour caractériser la structure de déséquilibre de liaison (DL) des vaches Holstein canadiennes. De plus, nous avons comparé les méthodes statistiques BLUP fondées sur la généalogie, BLUP génomique (BLUPG) et bayésienne B (BayesB) dans les méthodologies de sélection génomique ainsi que la régression de crête bayésienne et les méthodes statistiques bayésiennes B dans les études d’association pangénomique pour le RL, le RM et le RP. Les résultats de l’analyse du DL ont révélé qu’à mesure que la distance des marqueurs diminue, le DL augmente dans l’ensemble des chromosomes. Cependant, des pics élevés inattendus de DL ont été observés entre les paires de marqueurs ayant des distances entre marqueurs plus grandes sur tous les chromosomes. Les modèles GBLUP et BayesB ont donné des estimations de l’héritabilité similaires par validation croisée d’un facteur 10 pour le RL et le RP; toutefois, le modèle GBLUP a donné des estimations de l’héritabilité plus élevées que le modèle BayesB pour le RM. La capacité prédictive du modèle GBLUP était significativement plus faible que celle du modèle BayesB pour le RL, le RM et le RP. Des analyses d’association ont indiqué que 28 marqueurs à effet élevé et des marqueurs sur l’autosome 14 de Bos taurus situés dans 6 gènes (DOP1B, TONSL, CPSF1, ADCK5, PARP10 et GRINA) étaient significativement associés au RM.