Bilgi

Farklı genetik terminolojiyi anlama - Genotip vs SNP

Farklı genetik terminolojiyi anlama - Genotip vs SNP



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Geçenlerde, aşağıdaki gibi genlerdeki varyasyonları inceleyen bir araştırmaya rastladım:

IGF1 (CA)19/(CA)19, IGF1(CA)19/X, IGF1 X/X

(Bu çalışmadan: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3274549/)

23andme'nin bir üyesi olarak, bu "işaretleri" (?) 23andme'de listelenen SNP'lere karşı nasıl kontrol edebileceğimi bilmek istedim.

Herhangi bir yardım için çok minnettar olurum.

Teşekkürler.


Ön taraftaki "IGF1", genetik varyasyonun İnsülin benzeri Büyüme Faktörü 1 geninde olduğunu gösterir. Notasyon (CA)n tanımlamak için kullanılır n belirli bir IGF1 DNA dizisinde bulunan iki-baz dizisi CA'nın (Sitozin, Adenin) bitişik tekrarları. Dolayısıyla IGF1 (CA)19 / (CA)19 IGF1 geninin her iki kopyasının, CA baz çiftinin 19 bitişik tekrarına sahip olduğu, yani IGF1 (CA) için homozigot olan bir genoma atıfta bulunur.19.

Böyle bir tekrar genellikle denir mikro uydu veya Kısa Tandem Tekrarı (STR). Bunlar genlerdeki yaygın varyasyon kaynaklarıdır, çünkü mayoz bölünme sırasındaki DNA eşleştirme süreci bazen bir veya iki tekrarı "kaydırır".

23andMe tarafından gerçekleştirilen test türü, seçilen SNP'ler (Tek Nükleotid Polimorfizmleri) için değerleri bildirir. SNP'ler, STR'lerden farklı türde bir varyasyondur, bu nedenle 23andMe'den elde edilen veriler, IGF1 (CA) türünü belirlemenize izin vermez.n varyant mevcut.


Tek Nükleotid Polimorfizmi (SNP), genomda belirli bir yerde bir DNA'nın tek bir nükleotidindeki fark olarak tanımlanır. Çoğu bireyde aynı baz dizisi mevcut olabilirken bazı bireylerde DNA'nın aynı konumunda tek bir nükleotid farklılığı olabilir. Bunlar fenotipik varyasyonlara, antropometrik özelliklerdeki varyasyona, hastalık olasılık özelliklerine ve çevreye verilen tepkilere katkıda bulunan SNP'lerdir. Bu, insanlar arasında bulunan en yaygın genetik varyasyondur. Her 300 nükleotidde bir SNP görülebileceği varsayılmaktadır. Bu, insan genomunda 10 milyondan fazla SNP olduğunu ortaya koymaktadır. İnsan genomundaki SNP'ler, karmaşık genetik özelliklerin haritalanması için bir kaynak sunar.

SNP olarak bilinen bir mutasyon türüdür. nokta mutasyonu. SNP bir gen içinde veya bir genin düzenleyici bölgesinde meydana geldiğinde, hastalık üzerinde daha büyük bir etki oynayarak genin işlevini etkiler. Çoğu SNP'nin sağlık veya gelişim üzerinde hiçbir etkisi yoktur. Bununla birlikte, bu genetik farklılıkların bazılarının insan sağlığı çalışmalarında çok önemli olduğu kanıtlanmıştır. Araştırmacılar, bir bireyin belirli ilaçlara tepkisini, toksinler gibi çevresel faktörlere duyarlılığı ve belirli hastalıklara yakalanma riskini tahmin etmeye yardımcı olabilecek SNP'ler buldu.

Orak hücre anemisi, β talasemi ve kistik fibroz gibi bazı iyi bilinen hastalıklar, esas olarak SNP'lere bağlı olarak ortaya çıkar. İnsanlar, çok çeşitli insan hastalıklarına karşı farklı duyarlılık seviyeleri gösterirler. Öncelikle insan genomundaki SNP'lerden kaynaklanmaktadır. Hastalığın şiddeti ve vücudun tedaviye nasıl tepki verdiği de insan genomunda bulunan SNP'ler tarafından belirlenir. Örneğin, APOE geninde (apolipoprotein geni) bir baz mutasyonu olan kişilerde Alzheimer hastalığına yakalanma riski daha yüksektir.

DNA dizilimi, SNP'lerin tanımlanmasına yardımcı olacaktır. Pyrosequencing, benzersiz diziler yaratarak çoklu paralel diziler arasında alelik varyasyonların (SNP'ler) tespit edilmesini sağlayan yüksek verimli bir dizileme tekniğidir. Tek nükleotid polimorfizmlerinin PCR ile tespiti, genomların haritalanmasından spesifik mutasyonların izlenmesine kadar birçok genetik analiz türü için gereklidir. Genler arasında yer alan SNP'ler, hastalığa neden olan genleri tanımlamak ve yerleştirmek için biyolojik belirteçler olarak kullanılır.

Şekil 1: Sitozinin timin ile değiştirildiği SNP mutasyonu


Genotipleme SNP'leri ve Diğer Varyantlar

Genotipleme, araştırmacıların tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) ve DNA'daki büyük yapısal değişiklikler gibi genetik varyantları keşfetmelerini sağlar. Yeni nesil dizileme (NGS) ve mikrodiziler gibi yüksek verimli genomik teknolojiler, moleküler düzeyde hastalık etiyolojisinin daha derinden anlaşılmasını sağlar.

Hastalığa potansiyel olarak katkıda bulunan çoklu genomik hedeflerle analiz, esneklik ve doğruluk gerektirir. SNP genotipleme ve kopya sayısı varyasyonu (CNV) veri analiz araçları, milyonlarca işaretleyici ve prob için sonuçları analiz edebilir ve örnek aykırı değerleri saptayarak genetik varyasyonun işlevsel sonuçlarına ilişkin içgörü sağlar.

Anahtar Genotipleme Teknikleri

Tüm Genom Genotipleme

Genomik varyasyonun en kapsamlı görünümünü elde etmek için tüm genomdaki SNP'leri ve diğer varyantları sorgulayın.

Hedeflenen Genotipleme

Zamana ve kaynaklara, genellikle daha yüksek kapsama sahip, belirli bir genomik ilgi bölgesindeki SNP'lerin ve diğer varyantların genotiplenmesine odaklanın.

Özel Genotipleme

Standart ürünlerin bulunmadığı genom bölgeleri veya ilgilenilen organizmalar üzerinde çalışmalar yapın.

Kopya Numarası Varyasyon Analizi

Bir referans genoma göre DNA kopya numarası değişikliklerinin yanı sıra anormal kromozom amplifikasyonlarını ve delesyonlarını tespit edin.

Müşteri Hikayelerini Genotipleme

Poligenik Risk Puanları, Hekimin Araç Kutusunda Yararlı Araçlar Olabilir

Araştırmacılar, hastalıkla ilişkili DNA risk lokuslarını belirlemek ve klinik doğrulama için PRS'ler geliştirmek için geniş genom çapında ilişkilendirme çalışmaları gerçekleştirir.

Çiftlik Yardımı: Genomik Sürü Yönetimini Nasıl Değiştirdi?

Genotiplendirme, bir çiftçinin, peynir üretimi için sürüsü tarafından üretilen sütün miktarını ve kalitesini artırmasını sağlar.

Doğrudan Tüketiciye Yönelik Genetik Test Asya'da Genişliyor

Ortak girişim olan bir DTC şirketi, Güneydoğu Asya'ya giriş noktası olarak büyük ve büyüyen Güney Kore pazarına odaklanıyor.

Farmakogenomik

İnsan genomundaki varyasyonların ilaçlara verdiğimiz yanıtı nasıl etkilediğini anlayın. Farmakogenomik (PGx) araştırması, nihayetinde sağlık bakım maliyetlerini düşürürken tedavi planlarının faydalarını en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olabilir.

İlgili Çözümler

Bitkiler ve Hayvanlar Genotipleme

Yetiştirme kararlarına yardımcı olan tarama ve keşif araçlarıyla mahsullerin ve sürülerin değerini artırın. Bitki ve hayvan genotiplemesi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kanser Germline Mutasyon Çalışmaları

Mikrodiziler ve NGS kullanarak bireyleri kansere yatkın hale getiren germ hattı mutasyonlarını analiz edin. Kanser germ hattı mutasyon analizi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Karmaşık Hastalık Genomiği

Hastalık ilişkilendirme çalışmaları, gen hedefi tanımlama, poligenik risk puanları ve diğer araştırma konuları hakkında daha fazla bilgi edinin. Karmaşık hastalık araştırmaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

SNP Genotipleme Veri Analizi

GenomeStudio Yazılımı, verimli SNP genotip çağrısı, veri normalleştirme, CNV analizi ve daha fazlasını sağlar. GenomeStudio Yazılımı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Genetik ve Nadir Hastalıklar

Etkilenen aileler için erken teşhis ve müdahaleyi kolaylaştıracak çözümler geliştiriyoruz. Genetik ve nadir hastalıklar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Kardiyovasküler Hastalık Araştırması

NGS kullanan kardiyak gen panelleri, kardiyomiyopati ve diğer kalp hastalıkları ile ilişkili varyantları tespit etmeye yardımcı olabilir. Kardiyovasküler genomik hakkında daha fazla bilgi edinin.

Haber bültenleri, vaka çalışmaları ve genomik analiz teknikleri hakkında bilgi almak ister misiniz? E-posta adresinizi giriniz.

Ek kaynaklar

Dizi ve Kitaplık Hazırlık Seti Seçici

Proje türüne, başlangıç ​​malzemesine ve yönteme göre en iyi diziyi veya dizileme kitaplığı hazırlık setini kolayca belirleyin.

Genomik Konsorsiyum

Çeşitli popülasyonlar ve karmaşık hastalıklar üzerinde yüksek verimli, çok yönlü çalışmaları destekleyen konsorsiyum tarafından oluşturulmuş ürünleri keşfedin.

NGS Teknolojisi

Eşi benzeri görülmemiş verim, ölçeklenebilirlik ve hız ile NGS, biyolojik sistemlerin daha önce mümkün olmayan bir düzeyde incelenmesini sağlar.

Yeni Bir Genomik Hizmet Türü

Imagene Labs, genomik sağlık hizmetleri sağlamak için Illumina mikrodizi ve LIMS çözümlerini kullanır.

Mikrodizi Teknolojisi

Yüksek yoğunluklu boncuk tabanlı mikrodizi teknolojimizin, uygun maliyetli genotipleme için nasıl güvenilir kalite ve yeniden üretilebilir veriler sunduğunu öğrenin.

Alzheimer'ın Sırlarını Çözmek

Amanda Myers, PhD, Alzheimer hastalığının karmaşıklığını açıklamak için genomik, transkriptomik ve proteomik kombinasyonunu kullanır.

Mikrodizi Çözümleri

Genotipleme ve epigenetik çalışmaları için kapsamlı dizi tabanlı tekniklere ve çözümlere erişin.

Gen Paneli ve Dizi Bulucu

İlgilendiğiniz genlerinizi hedefleyen dizileme panellerini veya mikrodizileri tanımlayın.

Yenilikçi teknolojiler

Illumina'da amacımız, genetik çeşitlilik ve işlevin analizine yenilikçi teknolojiler uygulamak ve birkaç yıl önce hayal bile edilemeyen çalışmaları mümkün kılmaktır. Müşterilerimizin ihtiyaçlarını karşılamak için yenilikçi, esnek ve ölçeklenebilir çözümler sunmak bizim için kritik bir görevdir. İşbirliğine dayalı etkileşimlere, hızlı çözüm sunumuna ve en yüksek kalite düzeyini sağlamaya büyük değer veren küresel bir şirket olarak, bu zorluğun üstesinden gelmek için çalışıyoruz. Illumina'nın yenilikçi dizileme ve dizileme teknolojileri, yaşam bilimi araştırmaları, çeviri ve tüketici genomiği ve moleküler tanılamada çığır açan gelişmeleri körüklüyor.

Yalnızca Araştırma Kullanımı İçindir. Teşhis prosedürlerinde kullanılmaz (özel olarak belirtilmediği sürece).


Hoparlör bios

Charles Lee, Ph.D., FACMG

Patoloji Anabilim Dalı
Brigham ve Kadın Hastanesi
Boston MA

Dr. Lee, doktora derecesini 1996 yılında Kanada Alberta Üniversitesi'nden aldı ve ardından 1996-1998 yılları arasında Birleşik Krallık'taki Cambridge Üniversitesi'nde Kanada Ulusal Bilimler ve Mühendislik Araştırma Konseyi (NSERC) araştırma görevlisi oldu. Daha sonra, 1998-2001 yılları arasında Harvard Tıp Okulu'nda Klinik Sitogenetik bursunu tamamladı ve 2002 yılında Klinik Sitogenetik alanında American Board of Medical Genetics tarafından kurul sertifikası aldı. Dr. Lee şu anda Harvard Kanser Merkezi'nde Sitogenetik Direktörü, Harvard Tıp Okulu'nda Patoloji Doçenti ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (M.I.T.) Geniş Enstitüsü'nün Yardımcı Üyesidir. Nature, Science, Cell, PNAS USA ve Nature Genetics gibi dergilerde 90'ın üzerinde yayının yazarlığını veya ortak yazarlığını yapmıştır ve şu anda American Society of Human Genetics Program Committee, Advisory Council for Human Structural Genetic Variation (NHGRI/Wellcome) üyesidir. Trust) ve Uluslararası 1000 genom projesi. Dr. Lee'nin laboratuvarı ilk olarak 2004 yılında insan genomundaki yaygın yapısal varyasyonu (kopya sayısı varyantları, CNV'ler şeklinde) rapor etti. 2007'de Science dergisi, insan genetik varyasyonunu yılın atılımı olarak ve 2008'de, 39, Dr. Lee, bu alandaki öncü çalışmaları nedeniyle Ho-Am Tıp Ödülü'nü ("Kore Nobel Ödülü" olarak da anılır) alan en genç kişi oldu.

Lars Feuk, Doktora

Uygulamalı Genomik Merkezi
Hasta Çocuklar Hastanesi
Toronto, Ontario

İsveç'teki Göteborg Üniversitesi'nde Moleküler Biyoloji alanında yüksek lisans derecesi aldıktan sonra Dr. Feuk, doktorasını tamamlamaya devam etti. Stockholm, İsveç'teki Karolinska Enstitüsü'ndeki Genomik ve Biyoinformatik Merkezi'nde fonksiyonel genomik alanında. Doktora sonrası eğitimi, Dr. Stephen Scherer'in laboratuvarında, Kanada Toronto, Hasta Çocuklar Hastanesinde Genetik ve Genom Biyolojisi Programında gerçekleştirildi. Dr Feuk, 2006'dan beri aynı bölümde araştırma görevlisidir ve araştırmasının şu anki odak noktası, özellikle kopya sayısı varyasyonu ile ilgili olarak, insan genetik varyasyonunun tam spektrumunu anlamaktır. 2004 yılından bu yana, Dr Feuk aynı zamanda yapısal genetik varyasyon hakkında bilgi için en yaygın kullanılan veritabanı olan Genomik Varyantlar Veritabanının küratörüdür. Kopya sayısı varyasyonu alanında çok sayıda yüksek dereceli makalenin ortak yazarlığını yaptı ve Kanada Sağlık Araştırmaları Enstitüsü'nden bir burs ve bir burs sırasında olağanüstü başarılar için Andrew Sass-Kortsak Ödülü de dahil olmak üzere birçok ödül ve burs kazandı. Hasta Çocuklar Hastanesi. Geçen yıl, Dr Feuk, Genome Technology dergisinde "Yarının PI'lerinden" biri olarak yer aldı ve 2008'de İsveç Stratejik Araştırmalar Vakfı tarafından yirmi "Geleceğin Araştırma Lideri"nden biri seçildi.

Alexandra I Blakemore, Ph.D.

Tıp Anabilim Dalı
Imperial College Londra
Birleşik Krallık

Blakemore, hem lisans hem de yüksek lisans eğitimini Birleşik Krallık'taki Sheffield Üniversitesi'nde tamamlamış ve doktora derecesini almıştır. 1990 yılında Moleküler Biyoloji ve Biyoteknoloji Bölümü'ne girdi. Sheffield Hallam Üniversitesi'ndeki ilk fakülte görevinin ardından, 2001 yılında Imperial College London'a katıldı ve burada metabolik ve inflamatuar koşulların genetiğine olan ilgisini sürdürdü. Orta zincirli asil-CoA dehidrojenaz (MCAD) eksikliği için mutasyon testi sunan İngiltere'deki ilk kişiydi. Sitokin ve adipokin reseptör genlerinin tek nükleotid polimorfizmi (SNP) ve değişken sayı tandem tekrar tabanlı ilişkilendirme çalışmalarının ardından, şimdi genomik kopya sayısı varyasyonunun (CNV) analizine odaklanmış ve yüksek çözünürlüklü karşılaştırmalı genomik hibridizasyon gerçekleştirmiştir ( CGH) normal ve anormal deneklerin çalışmaları, yeni CNV'lerin belirlenmesi, bunların kırılma noktalarının ve mekanik kökenlerinin belirlenmesi ve yüksek verimli taramaları için metodolojilerin doğrulanması. Dr. Blakemore şu anda Imperial College London'da İnsan Moleküler Genetiği alanında Kıdemli Öğretim Üyesi ve Metabolik ve Endokrin Teknoloji Ağı Başkanıdır ve British Society for Human Genetics'in bir üyesidir.

Sean Sanders, Doktora

Bilim/AAAS
Washington DC

Dr. Sanders, lisans eğitimini Güney Afrika'daki Cape Town Üniversitesi'nde ve doktorasını yaptı. Wellcome Trust tarafından desteklenen İngiltere, Cambridge Üniversitesi'nde. Ulusal Sağlık Enstitüleri ve Georgetown Üniversitesi'nde doktora sonrası eğitimin ardından, Dr. Sanders, Massachusetts'te kuş transgenikleri üzerinde çalışan bir başlangıç ​​biyoteknoloji şirketi olan TranXenoGen'e katıldı. Yazma ve düzenleme konusundaki paralel tutkusunu sürdüren Dr. Sanders, katılmadan önce BioTechniques'e editör olarak katıldı. Bilim/AAAS, 2006. Şu anda Dr. Sanders, derginin Özel Yayıncılık Direktörü ve Kıdemli Editörüdür. Bilim ve Sosyal Yardım Program Direktörü.


Genotip ve Fenotip Arasındaki Fark

Tanım

Genotip: Bir organizmanın genetik yapısıdır.

Fenotip: Bir organizmanın morfolojisi, biyokimyasal ve fizyolojik özellikleri, davranışı ve davranış ürünleridir.

Gözlem

Genotip: Genotipleme yöntemleri ile DNA gözlemlenerek genotip belirlenebilir.

Fenotip: Fenotip, dış karakterler gözlemlenerek belirlenebilir.

Bağımlılık

Genotip: Genotip tamamen gen dizilerine bağlıdır.

Fenotip: Fenotip, genotipe ve çevresel faktörlere bağlıdır.

Miras

Genotip: Yavrular tarafından miras alınır.

Fenotip: Yavrular tarafından miras alınmaz. Ancak, doğal seçilim genetik yapıyı değiştirebilir.

İçerik

Genotip: İfade edilen ve bastırılan genler olan tüm kalıtsal bilgilerden oluşur.

Fenotip: Sadece ifade edilen genlerden oluşur.

Örnekler

Genotip: Göz renginden, saç renginden, boydan vb. sorumlu olan genler.

Fenotip: Mavi, yeşil ve kahverengi gözler, siyah, kahverengi veya kızıl renkli saçlar, değişken boylar

Çözüm

Fenotip, kodlayan gen dizisine bağlıdır. Ancak o genin ifadesi yine çevresel faktörlere bağlıdır. Bu modifiye gen ifadesi, çevre tarafından sonuç olarak fenotiplerini üretir. Belirli bir organizma, genetik yapısı nedeniyle bir hastalığa duyarlıysa, hastalığın bazı semptomları organizma üzerinde fenotipler olarak görselleştirilebilir. Böylece hastalık fizyolojik ve hatta biyokimyasal gözlemlerle tanımlanabilir. Bu nedenle, genotip ve fenotip arasındaki temel fark, organizmanın özelliklerindeki farklılıklardır.

Referans:
1. “Genotip”. Wikipedia, özgür ansiklopedi, 2017. Erişim tarihi: 20 Şubat 2017
2. “Genotip”. Learn Science at Scitable, Nature Education, 2014. Erişim tarihi: 20 Şubat 2017
3. “Fenotip”. Wikipedia, özgür ansiklopedi, 2017. Erişim tarihi: 20 Şubat 2017
4. “fenotip/fenotipler”. Learn Science at Scitable, Nature Education, 2014. Erişim tarihi: 20 Şubat 2017


Genetik vs Genomik

Genetik ve genomik kulağa benzer geliyor ve sıklıkla birbirinin yerine kullanılıyor, ancak bu iki bilimsel çalışma alanı arasında önemli bilimsel ve klinik ayrımlar var.

Genetiğin klasik tanımı, kalıtımın, canlı bir organizmanın özelliklerinin ve özelliklerinin (fenotiplerin) bir nesilden diğerine nasıl aktarıldığının incelenmesidir. Bu, hücrenin çekirdeğinde bulunan ve kalıtımın temel birimi olan genleri içeren çift sarmal bir molekül olan deoksiribonükleik asit (DNA) aracılığıyla gerçekleşir. Kalıtımın ilk ilkelerinin ve kurallarının çoğu, Augustinerinnen bir keşiş ve bilim adamı Gregor Mendel tarafından keşfedildi. 1800'lerin ortalarında bezelye bitkileriyle yaptığı ufuk açıcı araştırması, günümüz genetiğinin temellerini attı.

Genomik, klasik genetiğin bir sonraki evrimidir ve DNA dizileme ve hesaplamalı biyolojideki önemli ilerlemeler sayesinde ancak son yıllarda mümkün olmuştur. 1976'da Belçikalı bilim adamları, bakteriyi enfekte eden bir virüs olan bakteriyofaj MS2'nin genomunu tam olarak sıralamayı başardılar. 3.569 DNA baz çiftinin tamamını ve DNA kodunu oluşturan 4 nükleotidi (Adenozin, Sitozin, Guanin ve Tirozin) tanımladılar. İlk hayvan genomu 1998'de tamamen dizilendi. Beş yıl sonra, altı ülkeden 1000'den fazla araştırmacının İnsan Genom Projesi üzerinde işbirliği yapmasıyla, insan genomundaki 3,2 milyar DNA baz çiftinin tamamı tanımlandı.

İnsan Genom Projesi'nden elde edilen en büyük kazanımlardan biri, insanların genomlarının %99,5'ini paylaşmasıydı. Ancak bu, sahip olduğumuz tüm genlerle çok daha fazla benzer olduğumuz anlamına gelse de, bu %0.5'lik fark anlamlıdır. Küçük farklılıklar, insanlar arasında var olan tüm farklı özellikleri ve özellikleri (fenotipler) hesaba katar: saç veya göz rengi, boy, kilo, cilt pigmenti, hastalık riski vb.

Genomik, bir organizmanın genlerinin tamamının incelenmesidir. genetik şifre.

Genomik araştırmacılar, sağlığı, hastalığı veya ilaç yanıtını etkileyen varyasyonları bulmak için çok büyük miktarda DNA dizisi verilerini analiz eder. İnsanlarda bu, 23.000 gende yaklaşık 3,2 milyar DNA biriminin aranması anlamına gelir.

Klinik anlamda genetik, tek genlerin veya gen parçalarının ve bunların bir kişinin gelişimi, hastalık riski veya ilaçlara tepkisi üzerindeki etkilerinin incelenmesidir. Odak noktası tek bir gen olduğu için bu genellikle "monojenik" bir yaklaşım olarak adlandırılır. Buna karşılık, genomik, genomdaki tüm genlerin işlevi ve etkileşimlerinin incelenmesidir.

Genetik ve genomik, sağlığı ve hastalıkları nasıl etkilediklerinde hala oldukça farklı olsa da, bilim adamları genetiği ve genomiği bir sürekliliğin parçası olarak görmeye başlıyorlar. Spektrumun bir ucunda yüksek penetrasyonlu tek gen bozuklukları vardır; yani mutasyona sahipseniz hastalığa yakalanırsınız. Diğer uçta, çevresel faktörlerle etkileşime giren ve karmaşık hastalıklara yol açan yaygın, düşük penetrasyonlu gen varyantları olan genomik SNP'ler bulunur. Genetik mutasyonların aksine, SNP'ler otomatik olarak hastalığa neden olmaz.

Aşağıdaki grafik, genetik ve genomik arasındaki bazı önemli farklılıkları özetlemektedir.

Farklılıklar soldan sağa veya yukarıdan aşağıya gidilerek toplanabilir. Üstteki çubuk, bir gen değişikliğinin (genotip) kişinin fenotipi üzerindeki etkisini gösterir. En şiddetli gen değişimi olan bir mutasyon grafiğin solundadır. İnsan genomundaki en yaygın gen değişikliği olan bir gen varyantı veya SNP (tek nükleotid polimorfizmi) sağda temsil edilmektedir. Bir gen SNP'si önemli bir avantaj sağlayabilir veya zararlı olabilir. Bir sonraki çubuk, çevresel faktörlerin bir bireyin fenotipi üzerindeki etkisini temsil eder. En önemli etkileşim, bir veya daha fazla gen varyantı ile çevresel faktörler arasında en sağda gerçekleşir.

Sayfayı aşağı okuyarak, bir gen mutasyonunun öldürücü olabileceğini veya klasik bir monogenik bozukluk yaratabileceğini görüyoruz. Down Sendromu ve kistik fibroz, genetik mutasyonların neden olduğu daha yaygın olarak bilinen hastalıklardan ikisidir. Kalıtsal, tek gen hastalıklarının çoğunda çevresel faktörler rol oynamaz. Sağa doğru ilerledikçe, biraz bulanıklaşıyor. Bunun bir örneği, BRCA1 ve BRCA2 genlerinin neden olduğu kalıtsal meme kanseri formudur. Bunlar klasik olarak genetik mutasyonlar olarak kabul edilmelerine ve grafiğin soluna ait olmalarına rağmen, son çalışmalar, BRCA1 ve BRCA2 meme kanseri hücreleriyle ilişkili mikro ortamın, belki de gen SNP'leri ile uyum içinde, gelişiminde rol oynayabileceğini düşündürmektedir. Yakın gelecekte, en azından bazı kalıtsal genetik hastalık türleri için bu grafiği değiştirmemiz gerekebilir.

Genetik: Siyah & Beyaz

Tıbbi genetik, geleneksel olarak, tek genlerdeki (Huntington hastalığı), tüm kromozomlardaki (trizomi 21 veya Down sendromu) kalıtsal mutasyonlardan kaynaklanan veya doğum kusurları veya gelişimsel engellerle ilişkili sağlık koşullarına odaklanmıştır. Tay-Sachs hastalığı gibi geleneksel, tek genli bir bozuklukta, genetik bilgi bir hastadan, onun yakın aile üyelerinden ve akrabalarından elde edilir. Bilgi daha sonra bir nesilden diğerine geçen kalıtsal bir genetik bozukluğun riskini teşhis etmek veya tahmin etmek için kullanılır. Birçok tek gen bozukluğu için çok sınırlı tıbbi müdahaleler mevcuttur. Genetik bozukluklar bireysel olarak nadir olmakla birlikte, tüm insan hastalıklarının yaklaşık %5'ini oluştururlar.

Genomik: Grinin Tonları

Genetik bozuklukların geri kalan %95'i, çevresel faktörlerle etkileşime giren, bireyin duyarlılığını artıran veya azaltan ortak gen varyantlarıyla ilişkilidir. Genomik tıbbın odak noktası budur: bir veya birden fazla lokasyondaki gen varyantlarının veya SNP'lerin biyokimyasal yolları, metabolik süreçleri ve biyolojik sistemleri etkilemek için çevresel faktörlerle (diyet, ilaçlar, bulaşıcı ajanlar, kimyasallar ve davranış) nasıl etkileşime girdiğini anlamak. yaşlanma ile ilişkili kronik ve dejeneratif hastalıklara yol açar.

Kalp hastalığı, artrit ve diğer otoimmün hastalıklar, kanser, obezite, Alzheimer hastalığı, otizm, osteoporoz ve daha fazlası dahil olmak üzere 21. yüzyılın neredeyse her karmaşık hastalığı için hem genler hem de çevre bir rol oynamaktadır. Bir kişinin bir hastalığa duyarlılığı, dahil olan gen SNP'lerinin sayısına ve çevresel maruziyet derecesine bağlıdır. Çoklu gen SNP'leri hastalık riskini artırmak için etkileşime girdiğinde, buna poligenik denir. Bu, bir hastalığa neden olan monogenik – bir gen mutasyonu olan bir gen mutasyonunun aksinedir.

Birçok kronik hastalığı azaltmak, tersine çevirmek veya hafifletmek için bir kişinin DNA'sını 'açabilmenin' derin etkisi, erken genom araştırmacıları üzerinde kaybolmadı. Gerçekten koruyucu tıp programları oluşturmak için bu yaklaşımı kullanmak, genomik tıbbın vaadi ve hedefi olmuştur. Son 13 yılda genomik testler laboratuvardan kliniğe genişledi ve katlanarak büyümeye devam ediyor.

Genomik Tıp

Bir kişinin hastalığa duyarlılığını değerlendirmek için klinik tabanlı genomik testlerden elde edilen sonuçları kullanmak ve bu riskleri azaltmak için kanıta dayalı, kişiselleştirilmiş müdahale stratejileri geliştirmek artık mümkün. Bu stratejiler, DNA'ya yönelik yaşam tarzı değişiklikleri, diyet önerileri, besin takviyeleri ve/veya egzersizi içerir ve bunların tümü, bu genlerin sağlık veya hastalık yaratma işlevini nasıl etkilediğini etkiler. Biyobelirteç testi daha sonra müdahalenin etkili olup olmadığını değerlendirmek için kullanılabilir. Bu yaklaşımla, deneme-yanılma stratejilerinin tahminde bulunma ve verimsizlikleri büyük ölçüde azaltılarak daha hızlı ve maliyet etkin bir şekilde daha iyi sağlık elde edilir.

Kapsamlı Ultimate Wellness genomik testimiz, aşağıdakiler dahil birçok sağlık durumu için kişiselleştirilmiş programlar oluşturmak için cinsiyete özel raporlar sağlar:

  • Bu durumla teşhis edilen kadınlarda ER+ meme kanserini veya nüksetmesini önleyin
  • Ters osteopeni ve osteoporoz
  • Tip II diyabet, kalp hastalığı, felç, metabolik sendrom ve obeziteyi önleyin veya tedavi edin.
  • Atletik performansı optimize edin
  • Besin gereksinimlerini özelleştirin ve beslenme paradokslarını çözün
  • Depresyon ve anksiyeteyi önleyin, tedavi edin ve yönetin
  • Artı daha birçok sağlık ve zindelik sorunu

Genomik Tıp, sağlık hizmetlerini kişiselleştiriyor hassas.

başlamaya hazır mısın? Uygulamanızda hayat değiştiren bu hizmeti sunmak için profesyonel bir hesap için başvurun.

Genomik Tıp Sertifikasyon Kursumuzda genomik ve GENESIS Matrix® kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinin.


Epigenetik nedir?

Epigenetik, DNA dizisindeki değişiklikleri içermeyen gen ekspresyonundaki kalıtsal özelliklerdeki değişikliktir. Başka bir deyişle, genotipi değiştirmeden fenotipte meydana gelen değişikliktir. DNA kontrol geni ekspresyonunun susturucu bölgelerine bağlanan baskılayıcı proteinler. Epigenetik doğal ve düzenli bir şekilde gerçekleşir, ancak dış ve iç çevre, yaş ve hastalıklı koşullardan kaynaklanabilir. Histon modifikasyonu, DNA metilasyonu ve kodlayıcı olmayan RNA (ncRNA) ile ilişkili gen susturma, epigenetiği başlatan ve destekleyen mekanizmalardır. Diğer epigenetik süreçler, paramutasyon, X kromozomu inaktivasyonu, damgalama, işaretleme ve klonlamayı içerebilir. DNA hasarı epigenetik değişikliklere de neden olabilir. Epigenetikte meydana gelen değişiklikler, hücrenin yaşam süresi boyunca hücre bölünmeleri yoluyla devam eder veya DNA dizisindeki değişikliklere dahil olmadan birçok nesiller boyunca kalabilir, monogenetik faktörler bir organizmanın genlerinin farklı davranmasına yardımcı olabilir. Epigenetik değişime bir örnek, hücresel farklılaşma sürecidir. Epigenetikteki değişiklikler, genlerin modifikasyonuna neden olur, ancak DNA'nın nükleotid dizisine değil. Bu değişiklikler, adı verilen bir süreçle nesilden nesile aktarılabilir. nesiller arası epigenetik kalıtım.

Şekil 02: Epigenetik

Epigenetikte, DNA'daki dış modifikasyonlar, genlerin "açılmasına" veya "kapatılmasına" neden olur. DNA metilasyonu epigenetik için iyi bir örnektir. DNA molekülünün bir kısmına bir metil grubunun eklenmesi, belirli genlerin ifade edilmesini engeller. Histon modifikasyonu epigenetik için başka bir örnektir. Histonlar DNA'yı sıkıca sıkıştırırsa, genlerin hücre tarafından okunmasını etkiler.


Tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler), mastiff yarasalarında (Molossus) tür sınırlarının, filogenetik ilişkilerin ve genetik çeşitliliğin benzeri görülmemiş çözünürlüğünü sağlar.

Memeliler daha iyi bilinen hayvan gruplarından biridir ve Neotropiklerde yarasalar tipik olarak memeli tür çeşitliliğinin yaklaşık yarısını oluşturur. Ancak, iyi çözümlenmiş tür düzeyindeki filogeniler, çoğu yarasa taksonu için hala eksiktir. Yaygın olarak dağıtılan bir cins, mastiff yarasaları Molossus'tur. Bu cins içindeki türler morfolojik olarak çok benzerdir, bu da kafa karıştırıcı ve kararsız bir taksonomiye neden olur. Ek olarak, bazı dallar arasındaki düşük seviyedeki genetik farklılık, filogenetik ilişkilerin çözümlenmesini zorlaştırmaktadır. Çoğu yazar Molossus'u monofiletik olarak kabul eder, ancak cins içindeki filogenetik ilişkiler, bireysel genlerin geleneksel Sanger dizilimine dayanarak yeterince anlaşılmamıştır. Zengin bir taksonomik geçmişe sahip bir grup yakından ilişkili tür içindeki evrimsel ilişkileri daha iyi anlamak için Yeni Nesil Dizileme tekniklerinden türetilen büyük ölçekli genomik verilere dayanan daha kapsamlı bir çerçeve öneriyoruz. Bu çalışmada, cinsin monofilini test etmek, Molossus içindeki evrimsel ilişkileri anlamak ve şu anda tanınan türlerin genetik bütünlüğünü araştırmak için NGS Sıralamayla Genotip (GBS) yöntemini kullandık. GBS'den alınan Tek Nükleotid Polimorfizm verilerinin birleştirilmesinde hem de novo hem de referans genom boru hatlarının sıklıkla kullanıldığı ve SNP verileri için birkaç ağaç çıkarımı metodolojisinin önerildiği göz önüne alındığında, farklı hizalamaların ve filogenetik yaklaşımların benzer sonuçlar üretip üretmediğini test ediyoruz. Ayrıca SNP tanımlama ve haritalama sürecinin analizlerin tutarlılığını nasıl etkileyebileceğini de inceledik. Verilerimiz, Molossus cinsi için ilk yüksek çözünürlüklü filogeniyi sağlayarak, tür sınırlarının ve taksonlar arasındaki ilişkilerin tanınmasına yeni bakış açıları getiriyor. Bu çalışma Molossus taksonomisine açıklık getirmekte ve cinsteki tür sayısını 11'den 14'e çıkarmaktadır. M. rufus ve M. bondae adı altında eşanlamlı hale gelen M. nigricans ve M. fluminensis adlarının yeniden doğrulanmasını öneriyoruz. , daha önce M. currentium adı altında eşanlamlı hale getirildi. Farklı hizalamalar ve filogenetik çıkarımlar, SNP yaklaşımının evrimsel soruları ele alırken, kladlar arasındaki genetik mesafenin düşük olduğu makroevrimsel bir ölçekte kullanılmasını destekleyen tutarlı sonuçlar üretir.

Anahtar Kelimeler: Molossidae dizileme yoluyla genotip Yeni nesil dizileme Filogeni Taksonomisi.


Sonuçlar

TASSEL ve beagle tahminlerini birleştirmek GBS için genotipleme kalitesini iyileştirdi

50 K veya 600 K dizileri ile ortak belirteçlere dayanarak GBS'nin genotipleme ve atama uyumunu tahmin ettik (Ek dosya 1: Şekil S1 ve Tablo 1). 600 K'nin 50 K ile genotipleme uyumu son derece yüksekti (%99.50), ancak artık heterozigotlar için biraz daha düşüktü (%92.88). AllZeaGBSv2.7 veritabanını kullanarak dizileme okumalarından SNP çağrısından sonra (doğrudan okumalar, GBS1, Ek dosya 1: Şekil S1), çağrı oranı 50 K ile ortak SNP'ler için %33,81 iken, tüm GBS veri seti için %37 idi. GBS'nin doğrudan okumaları ile 50 K arasındaki genotipleme uyum oranı %98.88 idi (Tablo 1). Cornell Institute (GBS) tarafından TASSEL kullanılarak değerlendirmeden sonra2), uyumluluk oranı 50 K ile ortak işaretleyicilerde %96.04 idi ve tüm GBS veri kümesi için eksik verilerin %11.91'i kaldı. GBS'de3, tüm eksik veriler Beagle ve GBS'de kalan eksik genotipler tarafından yüklendi2 TASSEL ile karşılaştırılabilir olması için burada hariç tutulmuştur. Bu yöntem daha düşük bir uyum oranı vermiştir (sırasıyla 50 K ve 600 K ile %93.04 ve %92.84). Eksik verileri ortadan kaldırırken genotiplemenin uyum oranını artırmak amacıyla GBS adlı iki ek yöntemi test ettik.4 Cornell'in eksik verileri ve heterozigotları, verilerin (GBS)2) yerini Beagle isnadı ve GBS aldı.5 Burada Cornell homozigot genotipleri (GBS2) GBS'den alınan tahminlerle tamamlandı3 (Ek dosya 1: Şekil S1 ve Tablo 1). GBS5 GBS'den biraz daha iyi bir uyum oranı gösterdi2 (%96.25'e karşı %96.04) ve GBS'den daha yüksek kalitede öngörülen heterozigotlar4. GBS5 bu nedenle tüm genetik analizler için kullanılmış ve bundan sonra GBS olarak adlandırılmıştır.

GBS, SNP dizilerinden daha nadir aleller ve daha düşük çağrı hızı gösterdi

SNP arama hızı, SNP dizileri için (sırasıyla 50 K ve 600 K için ortalama değerler %96 ve >%99), GBS'den (doğrudan okumalar için %37) daha yüksekti. MAF dağılımı teknolojiler arasında farklılık gösteriyordu (Ek dosya 2: Şekil S2): SNP dizilerinin kullanımı neredeyse tekdüze bir dağılımla sonuçlanırken, GBS, L şeklinde bir dağılıma sahip (SNP'lerin %22'si) nadir alellerin fazlalığına neden oldu GBS için MAF <0.05 ile 50 K ve 600 K için sırasıyla %6 ve %9). Bu, 50 K'nin SNP'lerin keşfi için 27 sıralı satıra dayanması [3], 600 K'nin 30 satıra [4] dayanması, GBS'nin ise 31.978 satıra dayanması ve böylece daha yüksek keşiflere yol açmasıyla açıklanabilir. nadir aleller. MAF dağılımı ile tutarlı olarak, ortalama gen çeşitliliği (o), GBS için (0,27), dizilerden (sırasıyla 50 K ve 600 K dizileri için 0,35 ve 0,34) daha düşüktü. Kendilenmiş hatların SNP kalıntı heterozigotluğunun dağılımı, 50 K, 600 K ve GBS için sırasıyla ortalama %0.80, 0.89 ve %0.22 ile üç teknoloji için benzerdi. Kendilenmiş hatların kalıntı heterozigotluğu, büyük Spearman korelasyon katsayılarına sahip teknolojiler arasında yüksek oranda bağıntılıydı: r50K–600K = 0.90, r50K GBS = 0.76, r600K GBS = 0.83. The distribution of the SNPs along the genome was denser in the telomeres for the GBS and in the peri-centromeric regions for the 600 K, whereas the 50 K exhibited a more uniform distribution (Fig. 1 and top graph in Additional file 3: Figure S3).

Variation of the markers density, the recombination rate and the genome coverage in non-overlapping 2 Mbp windows along chromosome 3. Markers have MAF above 5%. Top panel shows the variation of SNP number. In the bottom panel, dotted line represents the variation of recombination rate (cM / Mbp) and solid lines the proportion of genome covered by the SNPs using the cumulated length of physical LD windows around each SNP in each 2Mbp-windows. In these two panels, green, blue, red and black lines represent variation for GBS, 600 K, 50 K and combined technologies, respectively. Vertical dotted gray lines indicate limits of centromeric regions. Vertical lines between the two panels indicate the position of QTLs for flowering time (DTA), grain yield (GY) and Plant Height (PHT). Green, blue, red vertical lines indicate QTLs detected only by GBS, 600 K and 50 K technologies, respectively. Grey lines indicated QTLs detected by at least two technologies. Only QTLs including a marker associated with -log10(pval) above 6 were shown

Population structure and relatedness were consistent between the three technologies

We used the ADMIXTURE software to analyse the genetic structure within the studied panel based on SNPs from the three technologies, by considering two to ten groups. Based on a K-fold cross-validation, the clustering in four genetic groups (nQ = 4) was identified as the best for the three datasets. Considering a threshold of 0.5 for ancestral fraction, the assignation to the four groups was identical except for a few admixed inbred lines (Additional file 4: Figure S4). Based on the 50 K, the four groups were constituted by (i) 39 lines in the Non Stiff Stalk (Iodent) family traced by PH207, (ii) 46 lines in the Lancaster family traced by Mo17 and Oh43, and (iii) 55 lines in the Stiff Stalk family traced by B73 and (iv) 107 lines that did not fit into these three primary heterotic groups, such as W117 and F7057. This organization appeared consistent with the organization of breeding programs into heterotic groups, generally related to few key founder lines.

We compared two estimators of relatedness between inbred lines, IBS (Identity-By-State) and K_Freq (Identity-By-Descent), calculated per technology. For IBS, pairs of individuals were on average more related using GBS than SNP-arrays (mean IBS: 0.66, 0.67 and 0.73 for 50 K, 600 K and GBS, respectively). As expected, mean IBD was close for the three technologies (K_Freq: − 0.004). Relatedness estimates with the two SNP-arrays were highly correlated: r = 0.95 and 0.98 for IBS and K_Freq, respectively (Additional file 5: Figure S5b and d). Likewise, relatedness estimates between arrays and GBS were strongly correlated (between 0.94 and 0.98, Additional file 5: Figure S5b and d).

We further carried out diversity analyses by performing Principal Coordinate Analyses (PCoA) on IBD (K_Freq, weights by allelic frequency) estimated from the three technologies (Fig. 2). The three first PCoA axes explained 12.9, 15.6 and 16.3% of the variability for the GBS, 50 K and 600 K, respectively (Fig. 2). The same pattern was observed regardless of the technology with the first axis separating the Stiff Stalk from all other groups (Iodent and Lancaster lines, see illustration with the 50 K kinship, Fig. 2). Key founder lines of the three heterotic groups (Iodent: PH207, Stiff Stalk: B73, Lancaster: Mo17) were found at extreme positions along the axes, which was consistent with the admixture groups previously described.

Principal coordinate analysis (PCoA) of the DROPS panel. The PCoA was based on the covariance matrix K_Freq estimated from the 50 K Illumina array. The genetic groups identified by ADMIXTURE (nQ = 4) are colored. Three key founders are found at extreme positions (Iodent: PH207 in red, Stiff Stalk: B73 in violet, Lancaster: Mo17 in turquoise)

Long distance linkage disequilibrium was removed by taking into account population structure or relatedness

In order to evaluate the effect of kinship and the genetic structure on linkage disequilibrium (LD), we studied genome-wide LD between 29,257 PANZEA markers from the 50 K within and between chromosomes before and after taking into account the kinship (K_Freq estimated from the 50 K), structure (Number of groups = 4) or both (Additional file 6: Figure S6). Whereas inter-chromosomal LD was only partially removed when the genetic structure was taken into account, it was mostly removed when either the kinship or both kinship and structure were considered (Additional file 6: Figure S6b and c). Accordingly, long distance intra-chromosomal LD was almost totally removed for all chromosomes by accounting for the kinship, structure or both. Interestingly, some pairs of loci located on different chromosomes or very distant on a same chromosome remained in high LD despite correction for genetic structure and kinship (Additional file 6: Figure S6). This can be explained either by genome assembly errors, by chromosomal rearrangements such as translocations or by strong epistatic interactions. Linkage disequilibrium decreased with genetic or physical distance (Fig. 3). The majority of pairs of loci with high LD (r 2 K > 0.4) in spite of long physical distance (>30Mbp), were close genetically (< 3 cM), notably on chromosome 3, 5, 7 and to a lesser extent 9 and 10 (data not shown). These loci were located in centromeric and peri-centromeric regions that displayed low recombination rate, suggesting that this pattern was due to variation of recombination rate along the chromosome. Only very few pairs of loci in high LD were genetically distant (> 5 cM) but physically close (<2Mbp). Linkage disequilibrium (r 2 K ve r 2 KS) was negligible beyond 1 cM since 99% of LD values were less than 0.12 in this case. Note that some unplaced SNPs remained in LD after taking into account the kinship and structure with some SNPs with known positions on chromosome 1, 3 and 4 (Additional file 6: Figure S6). Therefore, LD measurement corrected by the kinship can help to map unplaced SNPs.

Linkage disequilibrium based approach to delineate a physical window around each SNP, exemplified with chromosome 3. Linkage disequilibrium (LD) windows were defined for each SNP based on physical LD extent in low recombinogenic regions (left part) and based on genetic LD extent in high recombinogenic regions (right part). These LD windows were used (i) to group significant SNPs into QTLs when they overlapped, (ii) to estimate genome coverage region covered by LD windows around SNPs, and (iii) identify putative genes underlying QTLs involved in trait variations

Linkage disequilibrium strongly differed between and within chromosomes

We combined the three technologies together to calculate the r 2 K for all pairs of SNPs which were genetically distant by less than 1 cM. For any chromosome region, LD extent in terms of genetic and physical distance showed a limited variation over the 100 sets of 500,000 loci pairs (cf. Material). This suggests that the estimation of LD extent did not strongly depend on our set of loci. LD extent varied significantly between chromosomes for both high recombinogenic (> 0.5 cM/Mbp) and low recombinogenic regions (< 0.5 cM/Mbp, Table 2). Chromosome 1 had the highest LD extent in high recombination regions (0.062 ± 0.007 cM) and chromosome 9 the highest LD extent in low recombinogenic regions (898.6 ± 21.7 kbp) (Table 2). Linkage disequilibrium extent relative to genetic and physical distances was highly and positively correlated in high recombinogenic regions (r = 0.86), whereas it was not in low recombinogenic regions (r = − 0.64).

Large differences in genome coverage between technologies

We estimated the percentage of the genome that was covered by LD windows around SNPs, calculated by using either physical or genetic distances (Fig. 3, Table 2). We observed a strong difference in coverage between the three technologies at both genome-wide and chromosome scale, as illustrated in Fig. 1 on chromosome 3 (Table 2, and Additional file 3: Figure S3). For a LD extent of r 2 K = 0.1, 74, 82 and 89% of the physical map, and 42, 58 and 71% of the genetic map were covered by the 50 K, the GBS and the 600 K, respectively (Table 2). For the combined data (ALL: 50 K + 600 K + GBS), the coverage strongly varied between chromosomes, ranging from 83% (chromosome 7) to 98% (chromosome 1) of the physical map, and from 51% (chromosome 7) to 97% (chromosome 1) of the genetic map (Table 2). For the physical map, increasing the LD extent threshold to r 2 K = 0.4 reduced the genome coverage from 89 to 49% for 600 K, 82 to 28% for GBS, 74 to 20% for 50 K and 90 to 52% for the combined data. Increasing the MAF threshold reduced slightly the genome coverage, with smaller reduction for the physical map than genetic map. Surprisingly, increasing the SNP number by combining the markers from the arrays and GBS did not strongly increase the genome coverage as compared to the 600 K, regardless of the threshold for LD extent (Fig. 1 and Additional file 3: Figure S3).

We observed a strong variation of genome coverage along each chromosome with contrasted patterns in low and high recombinogenic regions (Fig. 1 and Additional file 3: Figure S3). While low recombinogenic regions were totally covered with all the technologies (except for few intervals using the 50 K), the genome coverage in high recombinogenic regions varied depending on both technology and SNP distribution. Forty-seven percent of the 2Mbp intervals in high recombination regions were better covered by the 600 K than the GBS against only 1%, which were better covered by GBS than 600 K. When exploring smaller window sizes (20, 100, 500 kb), the number of intervals better covered by 600 K than GBS decreased strongly when the intervals were shortened (17.1% of 20 kbp-intervals vs 47.1% of 2 Mbp-intervals). In the contrary, the intervals better covered by GBS than 600 K increased slightly (4.1% vs 1.1% of 2 Mbp-intervals). The number of interval with no or weak coverage differences between GBS and 600 K increased strongly: 84.5% of 20 kbp-intervals vs 68% of 2 Mbp-intervals with coverage differences inferior to 10%. Interestingly, the proportion of interval with strong coverage differences (> 50%) increased when the intervals were shortened (7.8% of 20 kbp-intervals vs 0% of 2 Mbp-intervals).

Number of QTLs detected using genome-wide association studies increases with markers density

We observed a strong variation in the number of SNPs significantly associated with the three traits across the 22 environments (Table 3). The mean number of significant SNPs per environment and trait was 3.7, 44.7, 17.9 and 62.4 for the 50 K, 600 K, GBS and the three technologies combined, respectively (Table 4). göz önüne alındığında P-value threshold used, 28, 303 and 204 false positives were expected among the 243, 2,953 and 1,182 associations detected for 50 K, 600 K and GBS, respectively. False discovery rate appeared therefore higher for GBS (17.2%) than for DNA arrays (11.5 and 10.2% for 50 K and 600 K, respectively). It can be explained by the higher genotyping error rate of GBS due to imputation and/or by its higher number of markers with a low MAF. Both reduce the power of GBS compared to DNA arrays and therefore lead to a higher false discovery rate. Proportionally to the SNP number, the 50 K and 600 K resulted in 1.5- and 1.7-fold more associated SNPs per situation (environment × trait) than GBS (p-value< 2 × 10 − 6 , Table 4). This difference between SNP-arrays and GBS was higher for grain yield (GY) and plant height (plantHT) than for male flowering time (DTA, Table 4).

We used two approaches based on LD for grouping significant SNPs (Fig. 3): (i) considering that all SNPs with overlapping LD windows for r 2 K = 0.1 belong to the same QTL (LD_win) and (ii) grouping significant SNPs that are adjacent on the physical map and are in LD (r 2 K > 0,5, LD_adj). The QTLs defined by using the two approaches were globally consistent since significant SNPs within QTLs were in high LD whereas SNPs from different adjacent QTLs were not (Additional file 7: Figure S7-LD-Adjacent and Additional file 8: Figure S8-LD-Windows). LD_adj detected more QTLs than LD_win for flowering time (242 vs 226), plant height (240 vs 160) and grain yield (433 vs 237). The number of QTLs detected with the LD_adj approach increased strongly when the LD threshold was set above 0.5. Differences in QTL groupings between the two methods were observed for specific LD and recombination patterns. This occurred for instance on chromosome 6 for grain yield (Additional file 7: Figure S7-LD-Adjacent and Additional file 8: Figure S8-LD-Windows). Within this region, the recombination rate was low and the LD pattern between associated SNPs was complex (Additional file 3: Figure S3). Süre LD_adj splitted several SNPs in high LD into different QTLs (for instance QTL 232, 235, 237, 249), LD_win grouped together associated SNPs that are genetically close but displayed a low LD (Additional file 7: Figure S7-LD-Adjacent and Additional file 8: Figure S8-LD-Windows). Reciprocally, for flowering time, we observed different cases where LD_win separated distant SNPs in high LD into different QTLs, whereas LD_adj grouped them (QTL 25 and 26, 51 to 53, 95 to 97, 208 and 209, 218 and 219). As these differences were specific to complex LD and recombination patterns, we used the LD_win approach for the rest of the analyses.

Although a large difference in number of associated SNPs was observed between 600 K and GBS, little difference was observed between QTL number after grouping SNPs (Table 3, Table 4). The mean number of QTLs was indeed 1.0, 5.9, 5.2 and 9.5 for the 50 K, 600 K, GBS, and the three technologies combined, respectively (Table 4). Note that the number of QTLs continued to increase with marker density when SNPs from GBS, 50 K and 600 K were combined (Additional file 9: Figure S9). The number of SNPs associated with each QTL varied according to the technology (on average 3.7, 7.6, 3.4 and 6.6 significant SNPs for the 50 K, 600 K, GBS, and the combined technologies, respectively). The total number of QTLs detected over all environments using the 600 K and GBS was close for flowering time (130 vs 133) and plant height (96 vs 90). It was 1.4-fold higher for the 600 K than GBS for grain yield (166 vs 120).

The 600 K and GBS were highly complementary for association mapping

Seventy-eight percent, 76 and 71% of the QTLs of flowering time, plant height and grain yield were specifically detected by the 600 K or GBS, respectively (Fig. 4). On the contrary, the 50 K displayed very few specific QTLs. When we combined the GBS and 600 K markers, 7% of their common QTLs had -kayıt10(Pval) increased by 2 and 21% by 1, potentially indicating a gain in accuracy of the position of the causal polymorphism (Additional file 10: Table S1).

Complementarity of the three technologies to detect QTLs. The numbers of specific QTLs detected by each technology for the three traits (flowering time, plant height, grain yield) are shown

This complementarity between GBS and 600 K is well exemplified with two strong association peaks for flowering time on chromosome 1 (QTL32) and 3 (QTL95) detected in several environments (Additional file 10: Table S1 and Fig. 5a). In order to better understand the origin of the complementarity between GBS and 600 K technologies for GWAS, we scrutinized the LD between SNPs and the haplotypes within these two QTLs (Fig. 5b and c, and Additional file 11: Figure S10 for other examples). QTL95 showed a gain in power. It was only identified by the 600 K although the region included numerous SNPs from GBS close to the associated peak. None of these SNPs were in high LD with the most associated marker of the QTL95 (Fig. 5b). QTL32 was detected by 1 to 10 GBS markers in 9 environments with –log(p-value) ranging from 5 to 7.6, whereas it was detected by only two 600 K markers in one environment (Ner12W) with –log(p-value) slightly above the significance threshold (Additional file 10: Table S1 and Fig. 5b).

Complementarity of QTLs detection between the 600 K array and the GBS for two regions (QTL 32/QTL95). a Manhattan plot of the -kayıt10(P-value) along the genome. Dotted red lines correspond to QTL32 and QTL95 located on chromosome 1 and 3, respectively, for the flowering time in one environment (Ner13R). B Local manhattan plot of the -kayıt10(p değeri) (top) and linkage disequilibrium corrected by the kinship (r 2 K) (bottom) of all SNPs with the strongest associated marker within QTL 32 (left) and QTL 95 (right). Colored vertical lines between manhattan plot and linkage disequilibrium plot represents the distribution of markers for different technologies. Dotted lines between panels b and c linked the first marker, the most associated marker, and the last marker of each QTL (C) Local haplotypes displayed by all SNPs within the QTLs 32 (left) and 95 (right) with MAF > 5%. Inbred lines are in rows and SNPs are in columns. Inbred lines were ordered by hierarchical clustering based on local dissimilarity estimated by all SNPs within each QTL. Genotyping matrix is colored according to their allelic dose at each SNP. Red and black represent homozygotes and gray represent heterozygotes. The associated peaks (red vertical lines) and other associated SNPs with -kayıt10(p değeri) > 5 (orange vertical lines) are indicated above the genotyping matrix. H1, H2, H3, H4, H5 represent the 5 and 3 haplotypes obtained by cutting the dendograms with the most 5 and 3 dissimilar clusters within QTL32 and QTL95, respectively

Haplotype analyses showed that the SNPs from the GBS within QTL95 were not able to discriminate all haplotypes (Fig. 5c). In QTL95, the 600 K markers discriminated the three main haplotypes (H1, H2, H3), whereas the GBS markers did not discriminate H3 against H1 + H2. As H1 contributed to an earlier flowering time than H2 or H3, associations appeared more significant for the 600 K than for GBS (Fig. 5c). In QTL32, the use of GBS markers identified late individuals that mostly displayed H1, H2 and H3 haplotypes, against early individuals that mostly displayed H4 and H5 haplotypes (Fig. 5c). The gain of power for GBS markers as compared to 600 K markers for QTL32 originated from the ability to discriminate late individuals (black alleles) from early individuals (red alleles) within H4 haplotypes (Fig. 5c).

To further decipher the GWAS differences between 600 K and GBS, we used a resampling approach to explore the interplay between (i) MAF distribution and (ii) SNP distribution along the genome, at different SNP densities. We detected more SNP associations, but less QTLs with a MAF distribution skewed towards low than high MAF. This difference increased as marker density increased (Additional file 12: Figure S11). As GBS has a MAF distribution skewed towards low MAF compared to 600 K, GBS detected more QTLs but less associated SNPs than 600 K. This discrepancy between association and QTL detection came from the fact that QTLs with low MAF were identified by less associated SNP than those with high MAF (Additional file 13: Figure S12).

SNPs distributed similarly to GBS detected more QTLs but less significant SNPs than those following the distribution of the 600 K and 50 K, notably for the highest SNP density (Additional file 13: Figure S12). We observed that SNPs evenly distributed according to the physical distance detected more associations, but less QTLs than all other SNP distributions along the genome. It was the contrary for SNPs evenly distributed according to genetic distance (Additional file 12: Figure S11 C and D). This is consistent with QTL distribution along the genome being more correlated to the genetic than physical distance (see below), and the fact that recombination is higher in gene rich regions, leading to less associated SNPs per QTL. Superiority of QTL detection by the GBS distribution as compared to the 600 K and 50 K SNP distributions came from the higher proportion of SNPs in high recombinogenic regions for GBS than for 600 K and 50 K (Fig. 1). This suggests that the complementarity of 600 K and GBS in terms of QTL detected and SNP associations came also from their specificities for both SNP distributions along the genome and MAF distribution. In the end, we studied the impact of genomic coverage differences between 600 K and GBS on QTL detection along the genome. QTLs detected by both 600 K and GBS were located in intervals with large differences in coverage less frequently than their proportion in the entire genome (0.8% vs 7.8%, respectively). Intervals with specific QTLs showed an enrichment in such intervals with high differences in coverage (3.5%), but still below the proportion in the entire genome. It confirms that most specific QTLs showed no strong genomic coverage differences between GBS and 600 K and therefore that complementarity of QTL detection between these two technologies came from the ability to tag different haplotypes.

Colocalization of QTLs between environments and traits and distribution of QTLs along the genome

After combining the three technologies, we identified 226, 160, 238 QTLs for flowering time, plant height and grain yield, respectively (Table 4 and Additional file 10: Table S1). We highlighted 23 QTLs with the strongest effects on flowering time, plant height and grain yield (−log10(Pval) ≥ 8, Table 5). The strongest association corresponded to the QTL95 for flowering time (−log10(p-value) = 10.03) on chromosome 3 (158,943,646 – 159,005,990 bp), the QTL135 for GY (−log10(p-value) = 18.7) on chromosome 6 (12,258,527 – 29,438,316 bp) and QTL78 on chromosome 6 (12,258,527 – 20,758,095 bp) for plant height (−log10(p-value) = 17.31). The QTL95 for flowering time trait was the most stable QTLs across environments since it was detected in 19 environments (Additional file 10: Table S1). Moreover, this QTL showed a colocalization with QTL74 for grain yield in 5 environments and QTL30 for plant height in 1 environment suggesting a pleiotropic effect. More globally, 472 QTLs appeared trait-specific whereas 70 QTLs overlapped between at least two traits (6,3, 5.2 and 3.0% for GY and plantHT, GY and DTA, and DTA and plantHT, respectively) suggesting that some QTLs may be pleiotropic (Additional file 14: Figure S13). This was not surprising since average corresponding correlations within environments for these traits were moderate (0.47, 0.54 and 0.45, respectively). Only 0.7% overlapped between the three traits (Additional file 14: Figure S13). Twenty percent of QTLs were detected in at least two environments and 9% in at least three environments (Additional file 15: Table S2). We observed no significant differences of stability between the three traits (p değeri = 0.2). However, 6 out 7 most stable QTLs (Number of environments > 5) were found for flowering time. This was consistent with higher average correlations between environments observed for flowering time than for plant height and grain yield (0.76, 0.43, 0.48, respectively). We observed that QTLs that displayed a significant effect in more than one environment had larger effects and -log(p-value) values than those significant in a single environment. This difference in -log(p-value) values was stronger for grain yield and plant height than flowering time.

The distribution of QTLs was not homogeneous along the genome since 82, 77 and 79% of flowering time, plant height and grain yield QTLs, respectively, were located in the high recombinogenic regions, whereas they represented 46% of the physical genome (Additional file 16: Table S3). The QTLs were more stable ( 2 environments) in low than in high recombinogenic regions (12.8% vs 5.8%, p değeri = 0.03).


Malzemeler ve yöntemler

Sampling, DNA isolation and genotyping

A total of 240 cod individuals from 9 locations at 7 ICES (International Council for the Exploration of the Sea) subdivisions along a transect across the Baltic Sea, Kattegat and North Sea (Fig. 10, Table 5) were collected between October 2012 - August 2013. Fin clips were stored in 70% ethanol at −70 °C. Genomic DNA was isolated using the Qiagen DNeasy 96 blood and tissue kit according the manufacturer’s instructions and stored at −20 °C. The concentration of DNA was determined by UV-vis spectroscopy using an Epoch Microplate Spectrophotometer (BioTek Instruments, Inc., Winooski, USA). After normalization, samples were genotyped on a custom Gadus mohua SNP-array (Illumina, USA) containing 10,923 SNP assays, and developed by a Norwegian consortium composed of four research organisations: Norwegian University of Life Sciences (NMBU), University of Oslo (UiO), NOFIMA AS, and the Institute for Marine Research (IMR) 38,68,69 . Samples were processed according manufacturers instructions and genotypes obtained from Genome Studio (V2011.1). After filtering to remove poorly clustering SNPs (failing assays, multisite variants), a total of 8221 diploid SNPs remained. This data set was further trimmed to remove: SNPs with relatively a high missing data level (over 20% n = 15), monomorphic SNPs (n = 32), and SNPs with minor allele frequencies (MAF) < 0.01 (n = 98). The final data set included genotypes from 8076 loci.

Map showing sampling sites and ICES subdivisions. Samples locations and codes are detailed in Table 5. Thin lines show borders between ICES subdivisions.


Videoyu izle: SNP vs Mutation and Genetic Tests (Ağustos 2022).