Genomic analysis of divergently selected experimental lines in rabbit

Abstract

[ES] La selección divergente puede cambiar las frecuencias de los marcadores genéticos en direcciones opuestas, produciéndose frecuencias alélicas intermedias en estos marcadores cuando ambas líneas divergentes son consideradas conjuntamente en los análisis genéticos. Por lo tanto, los experimentos de selección divergente aumentan el poder de detección para estudios de asociación de genoma completo (GWAS) y para estudios de escaneo genómico por medio de métodos de huellas de selección.

GWASs bayesianos, utilizando el modelo Bayes B, se implementaron para analizar datos genómicos de los caracteres de tamaño de camada del experimento de capacidad uterina con 181 hembras. Las asociaciones fueron evaluadas calculando los factores de Bayes para cada SNP, y calculando los porcentajes de la varianza genómica para cada ventana no solapada de 1-Mb. Los GWASs descubrieron SNPs asociados con el número total de gazapos al parto y los embriones implantados. Además, se revelaron regiones genómicas relevantes para el número total de gazapos al parto (1 región), el número de nacidos vivos (1 región), los embriones implantados (3 regiones) y la tasa de ovulación (5 regiones). Los porcentajes de varianza genómica que explicaban los anteriores caracteres de tamaño de camada fueron 39,48%, 10,36%, 37,21% y 3,95%, respectivamente, en un modelo que excluye el efecto línea; y 7.36%, 1.27%, 15.87% y 3.95%, respectivamente, en un modelo con el efecto línea. La región genómica localizada en el cromosoma del conejo (OCU) 17 en 70.0 - 73.3 Mb se consideró como un nuevo locus de carácter cuantitativo (QTL) asociado a caracteres reproductivos en conejos, ya que esta región fue encontrada solapada para el número total de gazapos al parto, el número de nacidos vivos y los embriones implantados. El gen de la proteína morfogenética ósea 4, BMP4, es el principal gen candidato prometedor dentro del nuevo QTL.

Una combinación de GWASs fueron implementados para analizar los datos genómicos del experimento de la grasa intramuscular con 480 conejos. Los métodos de GWASs incluyeron un método bayesiano, modelo Bayes B; y un método frecuentista, regresiones de marcadores únicos con los datos ajustados por el parentesco genómico. Este estudio reveló cuatro regiones genómicas relevantes en OCU1 (1 región), OCU8 (2 regiones) y OCU13 (1 región) asociadas con la grasa intramuscular. La región asociada más importante estaba en OCU8 en 24.59 - 26.95 Mb, y explicó el 7.34% de la varianza genómica. El bajo porcentaje explicado por las principales regiones genómicas relevantes indica un gran componente poligénico para la grasa intramuscular. Los análisis funcionales recuperaron genes vinculados con las rutas y funciones de los metabolismos de energía, carbohidratos y lípidos. Además, se realizó un estudio de escaneo genómico usando conejos del experimento de selección divergente para grasa intramuscular, y usando tres métodos de firmas de selección: índice de fijación de Wright (Fst), coeficiente de verosimilitud compuesto entre poblaciones (XP-CLR) y extensión de homocigosidad de los haplotipos entre poblaciones (XP-EHH). Los resultados mostraron múltiples huellas de selección en todo el genoma del conejo. Ninguna de estas huellas de selección concuerda con las regiones genómicas asociadas con la grasa intramuscular, provenientes de los resultados de los GWASs. En síntesis, los resultados de ambos experimentos, GWASs y el estudio de escaneo genómico, sugieren que la arquitectura genómica de la grasa intramuscular en el conejo parece ser altamente poligénica y sus variantes causales serían apenas detectables.

Este estudio demuestra que la detección de variantes causales y marcadores genéticos asociados depende de las hipotéticas arquitecturas genómicas de los caracteres, independientemente de las exitosas respuestas logradas en los dos experimentos de selección divergente. Hasta la fecha, estos hallaz

[CA] La selecció divergent pot alterar les freqüències dels marcadors genètics en direccions oposades, donant lloc a freqüències al·lèliques intermèdies quan les dos línies divergents es consideren conjuntament en els anàlisis genètics. Per tant, els experiments de selecció divergents augmenten el poder de detecció en estudis d'associació de genoma ampli (GWAS) i en estudis d'exploració genòmica a través de mètodes de signatures de selecció.

GWASs bayesians, utilitzant el model Bayes B, es van implementar per a analitzar dades genòmiques de caràcters de grandària de ventrada de l'experiment de capacitat uterina amb 181 conilles femelles. Les associacions es van provar calculant els factors de Bayes per a cada SNP, i calculant els percentatges de la variància genòmica per a cada finestra no superposada d'1-Mb. Els GWASs van descobrir SNPs associats amb el número total de llorigons al part i els embrions implantats. A més, es van revelar regions genòmiques rellevants per al número total de llorigons al part (1 regió), el número de nascuts vius (1 regió), els embrions implantats (3 regions) i la taxa d'ovulació (5 regions). Els percentatges de variància genòmica que explicaven els anteriors caràcters de grandària de ventrada van ser 39,48%, 10,36%, 37,21% i 3,95%, respectivament, sota un model que exclou l'efecte de línia; i 7.36%, 1.27%, 15.87% i 3.95%, respectivament, sota un model amb efecte de línia. La regió genòmica situada en el cromosoma del conill (OCU) 17 en 70.0 - 73.3 Mb es va considerar com un nou locus de caràcters quantitatius (QTL) associat a caràcters reproductius en conills, ja que aquesta regió es va superposar per al número total de llorigons al part, el número de nascuts vius i els embrions implantats. El gen de la proteïna morfogenètica òssia 4, BMP4, és el principal gen candidat prometedor dins del nou QTL.

Una combinació de GWASs es van implementar per a analitzar les dades genòmiques de l'experiment del greix intramuscular amb 480 conills. Els mètodes GWASs van incloure un mètode bayesià, model Bayes B; i un mètode frecuentista, regressions de marcadors únics amb les dades ajustades pel parentiu genòmico. Aquest estudi va revelar quatre regions genòmiques rellevants en OCU1 (1 regió), OCU8 (2 regions) i OCU13 (1 regió) associades amb el greix intramuscular. La regió associada més important estava en OCU8 en 24.59 - 26.95 Mb, i va explicar el 7.34% de la variància genòmica. El baix percentatge explicat per les principals regions genòmiques rellevants indica un gran component poligènic per al greix intramuscular. Els anàlisis funcionals van recuperar gens relacionats amb les rutes i la funció d'energia, metabolismes de carbohidrats i lípids. A més, es va realitzar un estudi d'exploració del genoma usant conills de l'experiment de selecció divergent per a greix intramuscular, i usant tres mètodes de signatures de selecció: índex de fixació de Wright (Fst), coeficient de versemblança compost entre poblacions (XP-CLR) i extensió de homocigosidad dels haplotipos entre poblacions (XP-EHH). Els resultats van mostrar múltiples petjades de selecció en tot el genoma del conill. Cap d'aquestes petjades de selecció concorda amb les regions genòmiques associades a partir dels resultats dels GWASs. En síntesi, els resultats dels dos experiments, GWASs i estudi d'exploració del genoma, suggereixen que l'arquitectura genòmica del greix intramuscular en el conill sembla ser altament poligènica i les seues variants causals serien a penes detectables.

Aquest estudi demostra que la detecció de variants causals i marcadors genètics associats depèn de les hipotètiques arquitectures genòmiques dels caràcters, independentment de les respostes reeixides en els dos experiments de selecció divergents. Fins ara, aquestes troballes no tindrien implicacions valuoses per als programes de cria de conills.

[EN] Divergent selection can alter frequencies of genetic markers in opposite directions, leading to intermediate allelic frequencies when both divergent lines are jointly considered in the genetic analyses. Therefore, divergent selection experiments increase the detection power for genome wide association studies (GWAS) and for genomic scan studies through methods of selection signatures.

Bayesian GWASs using Bayes B model was used to analyse genomic data of litter size traits of the uterine capacity experiment with 181 does. The associations were tested by computing Bayes factors for each SNP, and by computing percentages of the genomic variance for each 1-Mb non-overlapping window. The GWASs uncovered SNPs associated with total number born and implanted embryos. Moreover, relevant genomic regions were revealed for total number born (1 region), number born alive (1 region), implanted embryos (3 regions), and ovulation rate (5 regions). The percentages of genomic variance that accounted for these litter size traits were 39,48%, 10.36%, 37.21%, and 3.95%, respectively, under a model excluding line effect; and 7.36%, 1.27%, 15.87%, and 3.95%, respectively, under a model with line effect. The genomic region located on the rabbit chromosome (OCU) 17 in 70.0 - 73.3 Mb was deemed as a novel quantitative trait locus (QTL) of reproductive traits in rabbits, since this region was found overlapped for total number born, number born alive and implanted embryos. Bone morphogenetic protein 4 gene, BMP4, is the main promising candidate gene within the novel QTL.

A combination of GWASs were performed for analysing the genomic data of the intramuscular fat experiment with 480 rabbits. The GWAS methods included a Bayesian method, Bayes B model; and a frequentist method, single marker regressions with the data adjusted by genomic relatedness. This study revealed four relevant genomic regions in OCU1 (1 region), OCU8 (2 regions) and OCU13 (1 region) associated with intramuscular fat. The most important associated region was on OCU8 in 24.59 - 26.95 Mb, and accounted for 7.34% of the genomic variance. The low percentage explained by the main relevant genomic regions indicates a large polygenic component for intramuscular fat. Functional analyses retrieved genes linked to pathways and function of energy, carbohydrate and lipid metabolisms. In addition, a genome scan study was performed using rabbits from the divergent selection experiment for intramuscular fat, and using three methods of selection signatures: Wright's fixation index (Fst), cross population composite likelihood ratio (XP-CLR) and cross population extended haplotype homozygosity (XP-EHH). The results showed multiple selection signatures across the rabbit genome. None of these selection signatures agreed with the associated genomic regions from GWAS findings. In synthesis, the results of both experiments, GWAS and genome scan study, suggest that the genomic architecture of intramuscular fat in rabbit seems to be highly polygenic and their causative variants would be hardly detectable.

This study demonstrates that detection of causative variants and associated genetic markers depends on the hypothetical genomic architectures of traits, regardless of the successful responses attained in the two divergent selection experiments. Hitherto, these findings would not have worthwhile implications for the rabbit breeding programs.