Investigations on pleiotropy and genome wide association analyses by random effects using QTL-MAS 2010 dataset

Creative Commons License

Karacaoren B.

ANKARA UNIVERSITESI VETERINER FAKULTESI DERGISI, cilt.60, sa.3, ss.209-212, 2013 (SCI-Expanded) identifier identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 60 Sayı: 3
  • Basım Tarihi: 2013
  • Doi Numarası: 10.1501/vetfak_0000002580
  • Dergi Adı: ANKARA UNIVERSITESI VETERINER FAKULTESI DERGISI
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Science Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED), Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.209-212
  • Anahtar Kelimeler: Breeding values, genome wide association analyses, genomic selection, pleiotropic genes, PRINCIPAL-COMPONENT, DAIRY-CATTLE, REGRESSION
  • Akdeniz Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Moleküler genetikteki son geli

 

şmeler fenotipler ile ilişkili olabilen başkalaşımların: yüz binlerce tekil nükleotit

polimorfizmi ile saptanmas

 

ına olanak tanımıştır. Damızlık değerlerin karışık modellerde cevap değişkeni olarak kullanılması ile

genom tabanl

 

ı ilişkiler tespit edilebilir. Pleiotropi nedeni ile farklı fenotipler birbirleri ile bağıntılı olabilmekte ve böylece gen ağları

olu

 

şturulabilmektedir. Dolayısı ile bu çalışmanın amaçları a) pleiotropinin temel bileşenler analizi ile tespiti b) Ridge regresyonu

kullanarak genomik dam

 

ızlık değerlerin tahmini ve c) b)’den elde edilen damızlık değerler ile ilişki analizini benzeşim yolu ile elde

edilmi

 

ş QTLMAS 2010 veri seti ile yapmaktır. Verimden sorumlu bölge (QTL)’lerin büyük çoğunluğu 1 ve 3. kromozomlarda

bulundu. Gerçek ve tahmin edilen dam

 

ızlık değerler arasındaki en yüksek korelasyon Gausçu çekirdek ile bulundu (0.557). Birinci ve

ikinci temel bile

 

şenler ile pleiotropi tespitinde başarı oranları 0.2717 ve 0.1714; hata oranları ise 0.5952 ve 0.6400 olarak bulundu.

Genomik dam

 

ızlık değerlerinin cevap değişkeni olarak kullanılması fenotiplerin kullanımına oranla daha yüksek başarı oranı ve daha

dü

 

şük hata oranları verdi. Pleiotropik genlerin tespitinde kalıtım derecesi ve çeşitliliği en yüksek olan ilk temel bileşenin kullanılması

QTLMAS 2010 veri seti için daha iyi sonuç vermi

 

ştir

Recent advances in molecular genetics have provided hundreds of thousands of single nucleotide polymorphisms

to detect mutations at the vicinity of genes related with quantitative traits. Breeding values could be used as response variable in

mixed model framework to detect possible associations with genomic relationship matrix. It is known that most of quantitative traits

are correlated which leads to construct of networks and pathways of genes due to pleiotropy. Hence the main aim of this paper is to

a) detecting pleiotropy by principal component analyses methods b) prediction of genomic breeding values by ridge regression c)

detecting associations based on predicted genomic breeding values obtained from b) using QTLMAS 2010 simulated dataset. Most of

the Quantitative Trait Locus (QTLs) were located at chromosome 1 and 3. Highest correlation between true breeding value and

predicted breeding value were obtained by Gaussian Kernel function as 0.557. To detect pleiotropy we used first and second

principal components as response variable and success rates found to be 0.2727 and 0.1714 and error rates found to be 0.5952 to

0.6400 for first two principal component loadings respectively. Using genomic breeding values as response variable gave better

success rate and lower error rate compared with when using raw phenotypes. We found that using the most heritable and variable

component (first component) had higher change to detect pleiotropic genes using QTLMAS-2010 dataset.