Applying next generation sequence data in animal breeding

• Autor(a) principal: Oliveira, Haniel Cedraz de
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/29393
• topic: Melhoramento genético; Fenótipo; Genômica; Sequenciamento de nucleotídeo; Transcriptoma; Genética e Melhoramento dos Animais Domésticos

No Melhoramento Animal existe um histórico de utilizar dados fenotípicos dos melhores animais de uma geração para produzir a próxima geração. Entretanto, é sabido que a herdabilidade das características de interesse depende de uma base genética e podem ser explicadas através do DNA. Na genética quantitativa é usado o modelo básico que diz que o fenótipo é a soma do genótipo (composição genética do indivíduo) e do ambiente, entretanto, genótipos diferentes podem desempenhar resultados superiores ou inferiores dependendo do ambiente em que estão inseridos, com isso, houve a necessidade de incluir o fator interação entre o genótipo e o ambiente. Com o desenvolvimento tecnológico, o sequenciamento de nova geração (NGS) tem trazido avanços no entendimento de características complexas no melhoramento animal, com o sequenciamento completo do genoma dos animais domésticos foi possível melhor entender como variantes causais e estruturais tem influenciado o fenótipo. Com o uso do NGS é possível quantificar o mRNA que está sendo expresso de um determinado gene que influencia determinada característica (transcriptoma – RNA-Seq), descobrir alterações epigenéticas (ChIP-Seq) e, então, conhecer melhor os mecanismos moleculares que modulam a característica e tecido em questão; aumentar a densidade de marcadores de nucleotídeos simples (SNP) com o sequenciamento do genoma completo (WGS) e então, descobrir associações genômicas mais significativas e mais precisas. Com o advento do NGS veio a necessidade de o desenvolvimento poder computacional e novas ferramentas capazes de analisar e armazenar a quantidade de dados gerada. Em função disso, o desenvolvimento de softwares capazes de realizar o controle de qualidade, mapeamento das sequencias contra o genoma de referencia e, quantificar os transcritos (no caso de RNA- Seq) tem se tornado necessário e, lidar com esse tipo de análise pode ser difícil para aqueles que não tem familiaridade com sistemas computacionais. Visto isso foi desenvolvido um pipeline de uso amigável para analisar dados de RNA-Seq, realizando controle de qualidade, mapeamento e contagem de sequencias. O BAQCOM (Bioinformatics Analysis of Quality Control and Mapping) tem se mostrado eficiente e rápido. Utilizando dados de RNA-Seq objetivou-se conhecer o perfil global de expressão gênica envolvido em Condronecrose Bacteriana com Osteomielite em frangos (BCO), que é desenvolvida nas placas de crescimento ósseo do fêmur e tíbia e colonizada por bactérias oportunistas. Utilizando amostras de tíbia de seis frangos de linhagem comercial (três afetados por BCO e três sadios), foram encontrados 192 genes diferencialmente expressos (FDR < 0.05) divididos em 63 upregulados e 129 downregulados. 26 genes e sete fatores de transcrição foram encontrados downregulados explicando BCO em tíbia, podendo concluir que a BCO em frangos pode ser causada pela baixa expressão de genes relacionados ao crescimento ósseo e, que, a proliferação bacteriana parece ser um processo secundário. Outro cenário para o uso de NGS é o mapeamento fino de região de QTL (quantitative Traits Loci). Uma região de QTL no cromossomo 5 associada com espessura de toucinho foi encontrada em quatro linhagens comercial de suínos (sintético baseado em large-white, Pietrain, Landrace e Large-White). Espessura de toucinho é importante para eficiência alimentar e qualidade de carne, além de ser reservatório energético. Embora Genome Wide Association Study (GWAS) tem sido amplamente usada associada à fenótipos, ainda há a necessidade de reduzir a região de associação se o objetivo é achar mutações causais. Por essa razão objetivou-se reduzir esta região de QTL usando dados de WGS, RNA-Seq e ChIP-Seq. A partir do SNP mais significativo do GWAS (leadSNP – SSC5:66103958), os haplótipos foram postos em fase e selecionados haplótipos de tamanho 41 SNPs (20 < leadSNP > 20). Foi selecionado o haplótipo mais frequente entre as linhagens utilizadas, então foi possível identificar uma região de 5 SNPs (2 < leadSNP > 2) presente em todas as linhagens. A partir desta região foi realizado o mapeamento fino, primeiro foi utilizado WGS e foi identificado três variantes candidatas (SSC5:66097445, SSC5:66099282 e SSC5c66103958). Nesta região entre SSC5:66097445-66103958 foram encontradas marcas epigenéticas H3K27me3 e H3K4me3 utilizado dados de ChIP-Seq de macrófagos alveolar de suínos, indicando regulação de expressão gênica durante período de desenvolvimento pre-natal. Em função disso foram utilizados RNA-Seq de embriões e fetos, onde foi possível encontrar alta expressão do gene CCND2, que está relacionado ao desenvolvimento e diferenciação de tecido adiposo, sendo um forte candidato a gene causal para espessura de toucinho. É possível, também, concluir que nesta região pode ter elementos regulatórios envolvidos na expressão do gene CCND2 no desenvolvimento embrionário e que, o impacto epigenético durante a vida embrionária pode impactar a produção de características na vida adulta. Nessa tese foi usado dados de sequenciamento, genotipagem, fenótipo, transcriptoma e ChIP-Seq, integrando todos para estreitar regiões de interesse no genoma, assim, resultando e propondo ferramentas para melhorar o melhoramento animal no futuro. Palavras-chave: Genômica. Sequenciamento de Genoma Completo. Transcriptoma. ChIP- Seq. Fenótipo.