Ferramentas e métodos quantitativos para utilização de informações genômicas no melhoramento e em sistemas de produção animal

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1 Ferramentas e métodos quantitativos para utilização de informações genômicas no melhoramento e em sistemas de produção animal Fernando F. Cardoso, Méd. Vet., PhD Embrapa Pecuária Sul, Bagé/RS TACG - Talking About Computing and Genomics 2 e 6 de setembro de 2013, Juiz de Fora, MG.

2 Sumário Antecedentes Objetivos Planos de ação Objetivos específicos Atividades Resultados preliminares (caso disponíveis) Considerações finais

3 Pipelines disponíveis (RGAI) Pipeline controle de qualidade de genótipos SNP Script R/SNPStats Pipeline para estudos de desequilíbrio de ligação fastphase+haploview (pipeline.versao1.linux.pl) Pipelines para seleção genômica e GWAS Script R + BLUPF90 Pipeline para estudos de expressão gênica Script R/Bioconductor (affy + affyqcreport + maanova/limma)

4 Avanços tecnológicos x novos desafios para a equipe de métodos quantitativos Novos chips de genotipagem de alta e baixa densidade Affymetrix (650K) Illumina (777K) 80K, 20K-LD Sequenciamento paralelo massivo de moléculas de DNA Resequenciamento genômico RNASeq Ferramentas e métodos para: Imputação de genótipos GWAS e Seleção Genômica com Genótipos HD e de resequenciamento de DNA Análise de expressão gênica com dados de sequenciamento de RNA Aplicação prática dos resultados nos programas de melhoramento genético

5 Objetivos gerais Desenvolver, incorporar e aplicar ferramentas e métodos quantitativos para análise de dados genômicos obtidos pela nova geração de tecnologias de seqüenciamento e genotipagem em larga escala Desenvolver e aplicar ferramentas, métodos e estratégias para viabilizar o uso de informações genômicas no melhoramento e sistemas de produção animal

6 Planos de ação (PA) PA2.2 Imputação e DL M. Mudadu (CPPSE) PA2.3 SG e GWAS M. Yokoo (CPPSUL) PA2.1- Gestão F. Cardoso (CPPSUL) PA2.4 - RNASeq P. Giachetto (CNPTIA) PA2.5 Ações gênicas complexas R. HIGA (CNPTIA) PA2.6 Aplicações práticas F. Cardoso (CPPSUL)

7 PA2.1-Gestão (Fernando Cardoso CPPSUL) Atividade Resposável Prazo At Acompanhar atividades e enviar relatórios parcias e final At Comunição interna da equipe e com os demais membros da rede F. Cardoso 12/2016 F. Cardoso 12/2016 At Reunião técnica inicial do projeto R. Higa 08/2013 At Reuniões e visitas técnicas de acompanhamento no decorrer do projeto F. Cardoso 12/2016 At Reunião técnica final do projeto M. Yokoo 08/2016

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9 PA 2.2 Métodos e ferramentas para imputação de genótipos e estudos de desequilíbrio de ligação Maurício de A. Mudadu CPPSE mauricio.mudadu@embrapa.br

10 PA 2.2. Objetivos específicos 1. Incorporar, adaptar e disponibilizar ferramentas para estudos de desequilíbrio de ligação e caracterização de blocos de haplótipos em mapas densos de marcadores SNPs derivados de genotipagem em alta densidade 2. Incorporar ferramentas e desenvolver estratégias para inferir (imputar) genótipos perdidos ou de marcadores não genotipados em amostras com conjuntos mais esparsos de SNPs

11 Desequilíbrio de ligação Haplótipo é um conjunto de alelos ligados em um cromossoma que tendem a ser herdados em conjunto Desequilíbrio de ligação (LD) é a associação não aleatória de alelos em dois ou mais loci A a Q q B B Conhecimento de LD permite: Estimar a acurácia para predizer o genótipo de um lócus observando outro lócus Inferir o tamanho efetivo de uma população Delinear estudos de associação e esquemas de seleção genômica mais efetivos

12 Equilibrio de Ligação Associação aleatória entre marcador e QTL Dekkers (2010)

13 Desequilibrio de Ligação Associação não-aleatória entre marcador e QTL

14 Blocos e Haplótipos

15 Densidades de genotipagem Bovine HD (770K) ~$200 Bovine SNP50 (50K) ~$85 Bovine LD (6K) ~$30

16 Imputação de genótipos reduzindo custos de genotipagem Touro 50K ou 777K Vaca 50K ou 777K Progênie- 6K Animais jovens genotipados para 6K ($30) e avaliados com a informação equivalente a 50K ($85) ou 777K ($200) Schenkel et al., 2012

17 Imputação de genótipos reduzindo custos de genotipagem Touro 50K ou 777K Vaca 50K ou 777K Progênie- 6K Animais jovens genotipados para 6K ($30) e avaliados com a informação equivalente a 50K ($85) ou 777K ($200) Schenkel et al., 2012

18 PA2.2- Imputação de genótipos e estudos de desequilíbrio de ligação (Maurício Mudadu CPPSE) Atividade Resposável Prazo At Softwares e formatação de dados provindos de genotipagem em larga escala At Funcionalidades e comparar desempenho entre softwares de imputação de genótipos At Rotinas em R para cálculo de desequilíbrio de ligação (r2), persistência de fase, divergências de raças e tamanho efetivo de população At Pipelines para construção de blocos de haplótipos comparando diversas metodologias e softwares At Imputação em gado nelore usando chips de SNPs de alta densidade M. Mudadu 07/2014 Joaquim Silva (UNICAMP) J. Steibel (MSU) 12/ /2015 M. Cantão 12/2016 G. Mourão 12/2016

19 At Instalação de softwares e formatação de dados provindos de genotipagem em larga escala (Maurício A. Mudadu) Instalação dos softwares fastphase, Phase, AlphaPhase, AlphaImpute, MACH, Impute, Haploview, Plink e SnpStat/R/Bioconductor serão instalados em servidor Linux da Embrapa Pecuária sudeste e CNPTIA. Desenvolvimento de scripts para formatação de dados brutos provindos de genotipagem em larga escala: Scripts e pipelines serão desenvolvidos para formatar os dados brutos de genotipagem para entrada nos softwares em questão. Confecção de tutoriais e manuais de instrução de uso.

20 Formato de dados inicial Final Report SNP_ID Sample_ID A/B GC_Score

21 Formato LINKAGE Arquivo pedigree Map file: SNP ID Chr Position

22 Produtos At Scripts para formatação de dados brutos Dados Brutos (Arquivo Final Report Illumina) Finalreport2ped.pl Formato LINKAGE (pedigree) snpstats/r Haploview Plink ped2fastphase.pl FastPhase ped2alphaimpute.pl AlphaImpute AlphaPhase ped2beagle.pl Beagle

23 At Verificar funcionalidades e comparar desempenho entre softwares de imputação de genótipos (Joaquim Manoel da Silva - Unicamp) Final Report (chip 770K e 50K) Canchim, Nelore, Braford, outros... Mascarar dados para chips LD: 3, 6 e 50K. Pop. referência? Ped2alphaimpute_imputation.pl; ped2fastphase_imputation.pl; scripts em java. Scripts para formatação dos dados para os softwares Ver At Rodar Softwares: Fimpute, Beagle, FastPhase, AlphaImpute, MACH, Impute2 Scripts para cálculo da Acurácia e velocidade Relatório Técnico Calc_sucesso_fastphase.pl; calc_sucesso_aimpute.pl, scripts em C++ e python.

24 Imputation Accuracy (%) Imputação no Braford & Hereford 100% 98% 96% 94% 92% 90% 88% 86% Number of animals Average accuracy 6K 50K = 96,5% (Fimpute) 1,991 reference, 101 imputed Silva et al., 2013

25 At Desenvolvimento de rotinas em R para cálculo de desequilíbrio de ligação (r 2 ), persistência de fase, divergências de raças e tamanho efetivo de população (Juan P. Steibel - Michigan State University) Incorporação de scripts e documentação já desenvolvidos: LD_Estimate Desenvolvimento de script para tamanho efetivo de população (Fernando F. Cardoso) Utilizar nas análises dos PCs 3 (seleção genômica) e 4 (prospecção de genes e estudos de associação) Incorporar no Galaxy

26 LD(r 2 ) x distância entre marcadores Conclusão: Necessitamos milhares de marcadores ( ) Distância média (~60000bp)

27 Persistência de fase x distância Conclusão: Podemos utilizar os resultados da raça Braford para selecionar bovinos Hereford em distâncias genômicas próximas

28 Tamanho efetivo de população Ne Braford Hereford Generation in the past, years

29 Interface Galaxy

30 At Desenvolvimento de pipelines para construção de blocos de haplótipos comparando diversas metodologias e softwares. (Maurício Egidio Cantão CNPSA) Dados Formato LINKAGE (.ped) Construção da fase de ligação : AlphaImpute, FastPhase, Beagle, FImpute Haploview (Gabriel et al., 4 gamete blocks; solid spine blocks, splines). Plink: sliding window Verificar a eficiência dos softwares, número e tamanho dos blocos Testar no QTL/MAS

31 At Testes de Imputação em gado Nelore usando chips de SNPs de alta densidade (Gerson Barreto Mourão ESALQ) Final Report (chip 770K) Nelore (813 animais, meio-irmãos) Mascarar dados para chips LD: 3, 6 Ped2alphaimpute_imputation.pl; e 50K. Pop. Ref.: touros ped2fastphase_imputation.pl; Scripts para formatação dos dados para os softwares Ver At Rodar Softwares: Beagle, FastPhase, AlphaImpute Scripts para cálculo da Acurácia e velocidade Calc_sucesso_fastphase.pl; calc_sucesso_aimpute.pl Accuracy of genotype imputation in a Nellore cattle population in Brazil

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33 PA 2.3 Métodos e ferramentas para seleção genômica e estudos de associação por todo o genoma utilizando dados de sequenciamento de nova geração Marcos Jun-Iti Yokoo (CPPSUL)

34 Objetivos específicos 1. Incorporar e desenvolver ferramentas e métodos para estudos de seleção genômica e prospecção de genes usando dados de sequenciamento de nova geração Modelos parcimoniosos e diferentes pressuposições para estimar os efeitos dos marcadores Métodos bayesianos serão adotados para incorporar o conhecimento prévio da distribuição dos efeitos dos marcadores nas estimativas Estudos de assinatura de seleção

35 PA2.3- Seleção genômica e estudos de associação por todo o genoma (Marcos Yokoo CPPSUL) Atividade Resposável Prazo At GWAS baseadas em marcador único M. Yokoo 12/201 6 At GWAS baseadas em marcadores múltiplos e seleção genômica. F. Cardoso 12/201 6 At Assessoria estatística global em GWAS M. Yokoo 12/201 6 At Assessoria estatística global em SG M.V. Silva 12/201 6 At Poder estatísticos e delineamento de estudos de associação por todo o genoma At Métodos para identificar assinaturas de seleção At Seleção genômica combinando fenótipo, pedigree e marcadores baseada em um procedimento Joseane Silva 12/201 4 M.V. Silva 07/201 6 I. Aguilar (INIA-UY) 01/201 6

36 At Ferramentas para GWAS baseadas em marcador único Descrição: Nesta atividade serão elaborados e implementados algoritmos e pipelines usando os pacotes PLINK, GenABEL e QxPak, entre outros, para utilização de dados moleculares em estudo de GWAS. Estas ferramentas buscam estimar um marcador por vez e mais o efeito poligênico. Estas ferramentas tem o objetivo de auxiliar a atividade seguinte (At ), fazendo uma pré-seleção dos marcadores mais significativos, de acordo com um limiar escolhido, para proceder as próximas análises denominadas Measured Genotype. Andamento: GenABEL instalado e testado no linux e no mac. Responsável: MARCOS JUN ITI YOKOO Data de Início: 01/01/2013 Data término: 12/

37 At Ferramentas para GWAS baseadas em marcadores múltiplos e seleção genômica. Descrição: Nesta atividade serão elaborados e implementados algoritmos e ferramentas utilizando usando BLUP e métodos Bayesianos para utilização simultânea milhares de marcadores SNP em estudos de associação por todo o Genoma e para estimação de valores genômicos. Responsável: FERNANDO FLORES CARDOSO Data de Início: 01/01/2013 Data término: 12/2016

38 Efeitos dos SNPs para resistência por todo o genoma (ssgblup) G XX / k g X ( XX ) 1 u

39 At Assessoria estatística global em GWAS: análise de dados e interpretação de resultados de experimentos de marcadores moleculares do tipo SNP Descrição: Nesta atividade as ferramentas disponibilizadas pelo presente PA serão utilizadas para análise estatística dos dados de marcadores SNP e será dado suporte na interpretação dos resultados para as equipes do PC4. Responsável: MARCOS JUN-ITI YOKOO Data de Início: 01/01/2013 Data término: 01/2017

40 At Assessoria estatística global em seleção genômica Descrição: Esta atividade visa assessorar as equipes do PC3 quanto aos procedimentos estatísticos global em seleção genômica, no quesito análise de dados e interpretação de resultados de experimentos de marcadores moleculares do tipo SNP. Responsável: MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA Data de Início: 01/01/2013 Data término: 01/

41 At Poder estatísticos e delineamento de estudos de associação por todo o genoma; Descrição: Esta atividade em envolve o delineamento e avaliação de poder estatístico em estudos de associação por todo o genoma, baseados tanto em caracteres quantitativos como casos controles. Responsável: JOSEANE PADILHA DA SILVA Data de Início: 01/01/2013 Data término: 01/

42 At Métodos para identificar assinaturas de seleção Descrição:Esta atividade objetiva entender a filogenia da espécie, identificando alterações em determinadas partes do DNA, pontos conhecidos como polimorfismos de sítio único (SNP) que servem como base para a descoberta de marcadores de DNA, estudando o equilíbrio de ligação. Estas análises podem mostrar a diversidade genética entre as raças ou linhagens Responsável: MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA Data de Início: 01/01/2013 Data término: 07/

43 At Seleção genômica combinando fenótipo, pedigree e marcadores baseada em um procedimento unificado Pedigree Dados SNPs ssgblup Responsável: Ignacio Aguilar Data de Início: 01/01/2013 Data término: 01/2016 DEP Genômica 43

44 Avaliação genômica de touros Hereford e Braford Touros Braford Nome do Touro Nascimento Registro Grau de sangue Nome no registro Resistência ao Carrapato Contagens 1 DEPG (%) 3 Genótipos 2 AC 4 ANGICO 26/9/ ,39 (65) CATY 38-F725 (ANGICO) CCG /8 0 0,27 ARAGANO 2/10/2005 CATY 38-E ,61 (95) CCG /8 (ARAGANO) 2 0,23 BIG BROTHER 21/9/2001 PITANGUEIRA 38-A ,27 (10) CCG /8 (BIG BROTHER) 24 0,55 CASANOVA 29/8/1998 PAMPIANO 38-A ,26 (10) PS /8 (CASA NOVA) 0 0,31 CAUDILHO 29/8/1998 CATY 38 - E ,65 (26) CCG /8 (CAUDILHO) 2 0,26 DON JUAN 25/9/2006 GUATAMBU 38-F ,04 (15) CCG /8 (DON JUAN) 0 0,15 DOSEQUIS 28/3/2001 CHADWICK DOWNS DOS 92-0,44 (33) EST.IA-B015 3/8 EQUIS 44 0,59 DUQUE 24/9/1997 ALVORADA 14-T ,19 (12) CCG /4 (DUQUE) 24 0,57 FORMULA -1 15/10/2004 CHAPADA ,17 (12) CCG /8 (FORMULA 1) 10 0,49 GURI 28/9/1993 PAMPIANO NA PS /8 (GURI) 0 NA

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46 PA2.4 - Métodos e ferramentas para análise de dados de transcriptoma baseados em tecnologias de sequenciamento de nova geração Poliana Fernanda Giachetto Embrapa Informática Agropecuária

47 Objetivos específicos Incorporar e desenvolver ferramentas e métodos para estudos de transcriptomas baseados em tecnologias de sequenciamento de nova geração Implementar análises que permitam uma otimização dos resultados gerados com RNA-seq, para a obtenção de informações biológicas que auxiliem na compreensão dos problemas abordados nos experimentos dos Planos de Ac a o do Projetos Componentes 4. * Todas as atividades com início previsto a partir de janeiro/2015 (após obtenção dos dados de RNA-Seq)

48 PA2.4- Análise de transcriptomas baseadas em tecnologias de sequenciamento de nova geração (Poliana Giachetto CNPTIA) Atividade Resposável Prazo At Identificação e utilização de ferramenta para a análise de expressão alelo-específica a partir de dados de RNA-seq At Identificação e implementação de métodos para a reconstrução de redes gênicas regulatórias At Aplicação da metodologia GSEA aos dados de RNA-seq W. Arbex 07/201 6 P. Giachetto 07/201 6 R. Herai (UNICAMP) At Análise discriminante para dados de RNA-seq Glauber Vaz (CNPTIA) At Integração das atividades do PA2.4 com os PAs de RNA-seq experimentais (PC4) e do PC1 07/ /201 6 P. Giachetto 12/201 6

49 At Identificação e utilização de ferramenta para a análise de expressão alelo-específica a partir de dados de RNA-seq (Wagner Arbex - CNPGL) A expressão alelo-específica descreve uma situação onde os 2 alelos de um gene são expressos em diferentes níveis e refletem uma mutação regulatória em cis ou trans. SNPs heterozigotos serão analisados com relação a expressão alelo-específica. mapeamento, identificação dos SNPs heterozigotos e contagem dos alelos uso de filtros e masking para reduzir viéses de montagem análises estatísticas estimar o desbalanço alélico (Degner et al., 2009; Esteve- Codina et al., 2011) Status: em andamento

50 At Identificação e implementação de métodos para a reconstrução de redes gênicas regulatórias (Poliana F Giachetto - CNPTIA) Identificação e implementação de métodos para a reconstrução de redes de interação gênica. Diferente da análise de identificação de vias, que distribui um conjunto de genes em vias biológicas previamente definidas (vias do banco de dados KEGG, por exemplo), a reconstrução de redes pode levar a descoberta de novos membros de uma via biológica. metodologia baseada em co-expressão (WGCNA Massa et al., 2011; Iancu et al., 2013) Status: em andamento

51 At Aplicação da metodologia GSEA aos dados de RNA-seq (Roberto H. Herai - UCSD) At aplicação da metodologia GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) aos dados de RNA-seq. Aplicada a uma lista ordenada de genes diferencialmente expressos, essa metodologia permite identificar se um grupo pré-definido de genes (baseado em termos de GO, vias do KEGG) difere entre 2 condições biológicas, com base na magnitude de expressão. GSVA/R Bioconductor (Hanzelmann et al., 2013) SeqGSEA/R Bioconductor (Wang & Cairns, 2013) Status: não iniciada

52 At Análise discriminante para dados de RNAseq (Glauber José Vaz - CNPTIA) Análise discriminante para análise de dados de RNA-seq. Aplicação de uma metodologia que resulta na identificação de conjuntos de genes capazes de discriminar os fenótipos sob estudo (biomarcadores) LDA (Witten et al., 2011) Status: não iniciada

53 At Integração das atividades do PA2.4 com os PAs de RNA-seq experimentais (PC4) e do PC1 (Poliana F Giachetto - CNPTIA) Integração das atividades do PA2.4 com os PAs de RNA-seq experimentais (PC4) e do PC1 reuniões do CG e demais reuniões da equipe workshops da RGAII Status: em andamento

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55 PA 2.5. Métodos e ferramentas para estudos de identificação de ações gênicas mais complexas e interações entre genes Roberto H. Higa (CNPTIA)

56 PA 2.5 Objetivos específicos Incorporar e desenvolver ferramentas e métodos para estudos de identificação de ações gênicas mais complexas e interações entre genes que afetam fenótipos de interesse nos programas de melhoramento e sistemas de produção animal» Interações alélicas (dominância e epistasia);» Ações gênicas mais complexas, tais como CNVs,...

57 PA2.5- Formas de ação gênica mais complexas e interação entre genes (Roberto Higa CNPTIA) Atividade Resposável Prazo At Modelos lineares mistos para identificados para análise de efeitos de dominância e epistáticos por meio de estudos de simulação At Estudos de efeitos de dominância baseados em modelos lineares mistos. At Epistasia entre SNPs com efeito principal significativo e outros SNPs At Pipelines e métodos para detecção de CNVs a dados de estudo de associação baseados em SNPs At Detecação de efeitos de epistasia baseados em métodos de aprendizado de máquina At Pipeline para métodos de associação que considerem informações sobre mecanismos biológicos e pathways que influenciam a característica estudada At Incorporar os procedimentos desenvolvidos à Ferramenta Galaxy. R. Higa 08/201 4 M. Ledur 12/201 6 M. Ledur 12/201 6 P. Giachetto 05/201 5 R. Higa 12/201 6 R. Higa 12/201 6 A. Zerlotini 05/201 5

58 Atividades do PA 2.5 Avaliação por simulação (2.5.1) Incorporar procedimentos ao Galaxy (2.5.7) QxPak (MLM) episnpmpi MDR (qt) Logic Regression Aplicar MLM com efeitos de dominância (2.5.2) Aplicar MLM com efeitos epistáticos (2.5.3) Aplicar Machine Learning (2.5.5) Dados reais (aves - PC4) Pipeline para GWAS - pathways (2.5.6) Outros dados reais? PennCNV Detecção de CNVs (2.5.4)

59 At Fluxograma - CNVs Metodologia: software PennCNV (Wang et al., 2010) Arquivo bruto de intensidade de sinal Final Report.txt Arquivo com coordenadas dos SNPs SNP Map.txt PFB file + LRR file PennCNV software CNV calls

60 At Dado de entrada Final Report.txt

61 At Status» Metodologia de identificação de CNVs pronta;» Metodologia de processamento e CNVs em andamento.» Prazo para conclusão: 05/2015.

62 At GWAS baseado em Pathway» Proposto no contexto de GWAS em humanos, tendo como pressuposto que para doenças complexas variações individuais tem efeito marginal e que após ajuste para múltiplos testes, associações fracas, mas verdadeiras, é perdida;» GWAS baseado em pathway testam o efeito de grupos de variações genéticas que pertencem a uma mesma via biológica (ex: kegg e go).» A suposição é que um maior poder resulta da contribuição (modesta) de diversas mutações em diferentes genes. Status: (i) foram definidas 4 análises baseadas em pathways (literatura), sendo que a implementação (em R) da primeira está em curso; (ii) foi criado banco de dados local para (mapeamento snps/genes/pathways) para suporte às análises definidas no item (i).

63 At Esquema da análise NCBI e Kegg BD Local Mapeamento SNP-Gene-Pathway/GO genótipos x fenótipos GSEA Weng et al. BMC Bioinformatics (2011) SNP Ratio O'Dushlaine etal. Bioinformatics (2009) Random Forest Chung & Chen. Plos One (2012) Linear Mixed Model Wang et al. Bioinformatics (2011)

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65 PA Ferramentas e estratégias de inovação para os programas de melhoramento e sistemas de produção animal Fernando F. Cardoso, Méd. Vet., PhD Embrapa Pecuária Sul, Bagé/RS

66 PA 2.6 Objetivos específicos Desenvolver e avaliar diferentes metodologias para integração da informação genômica nos programas de melhoramento. Testar por simulação e utilizando dados de populações reais, diferentes estratégias de incorporação da informação molecular, Diferentes níveis de genotipagem em alta e baixa densidade, sequ enciamento - imputação de genótipos Diferentes estruturas populacionais (de descoberta, validação e seleção) Estrutura dos programas de melhoramento das diferentes espécies Custos e benefícios (ganhos genéticos esperados) da inclusão da genômica nos programas de melhoramento Pipeline para determinação de paternidade, rastreabilidade, certificação racial e identificação de híbridos a partir de painéis de baixa densidade de SNPs em diferentes espécies

67 PA2.6- Genômicas nos programas comerciais de melhoramento animal (Fernando Cardoso CPPSUL) Atividade Resposável Prazo At Métodos para combinar informações genômicas e tradicionais nos programas de seleção. At Estratégias de seleção combinando DEPs genômicas e tradicionais em bovinos de corte At Estratégias de seleção combinando DEPs genômicas e tradicionais em bovinos de leite. At Seleção de SNPs para painéis de identificação de espécies e híbridos. At Seleção de SNPs para compor painéis de seleção assistida por marcadores, determinação de paternidade e rastreabilidade. At Predição da proporção de genes de cada uma das raças fundadoras em animais cruzados M. Piccoli 12/201 4 F. Cardoso 12/201 6 M.V. Silva 12/201 6 Joseane Silva Joseane Silva Patrícia Biegelmeyer 12/ / /201 4

68 At Métodos para combinar informações genômicas e tradicionais nos programas de seleção. Estimação de valores de genômicos (GEBV) Características da análise Nem todos os animais são genotipados Informação fenotípica histórica Múltiplas estimativas dos valores genéticos Metodologia usada nas avaliações genéticas de gado leiteiro envolve várias etapas: 1) Avaliação genética tradicional 2) Obtenção de pseudo-observações: valores desregressados 3) Estimação de efeitos de SNPs -> predições genômicas 4) Combinação de valores tradicionais e predições genômicas Desde janeiro 2009 implementado na avaliação genética oficial nos EUA

69 Seleção genômica de múltiplas etapas Registros Y Pedigree BLUP Pseudo Registros VG Desregressados GEBV SPA*w3 SNPs GEBV*w1 PA*w2 index Van Raden et al, 2009 Valores genômicos

70 Modelo atual de seleção genômica em gado de corte (Angus EUA) Associação Base dados: fenótipo (F) + pedigree (P) F + P DEP genômica Criadores DNA F + P DEP genômica AGI valor molecular Pfizer/Igenity Base dados: DNA + genótipo + equação predição População de treinamento estática Genótipos não são repassados aos produtores, somente valores moleculares Animais selecionados não retroalimentam o sistema a medida que tem fenótipos Acurácias vão decrescendo com o tempo Adaptado de Carvalheiro, 2012

71 EBV aprimorados pela Seleção Genômica r g Pedigree Registros fenotípicos Valores Moleculares MT-BLUP Blupf90 Valores genômicos Macneil et al, 2010

72 Modelo de seleção genômica proposto para o Hereford e Braford genótipo (G) DNA Empresa de genotipagem Associação de Criadores/Raça Base dados: fenótipo (F) + pedigree (P) + genótipo (G) + DNA F + P + DNA DEP genômica Criadores F + P + G DEP genômica Embrapa & Parceiros Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Tecnologica Empresa de avaliação genética Adaptado de Carvalheiro, 2012

73 Seleção Genômica em Uma Etapa Pedigree Registros Y SNPs Blupf90 Valores genômicos Aguilar et al, 2010

74 At Estratégias de seleção combinando DEPs genômicas e tradicionais em bovinos de corte Cenário atual 1. Atual (Índices de DEP s) I = b PD + b PS+ b MUSC $ Quando muda o lucro mudando 1Kg de peso ao desmame ΔG= Intensidade de seleção x acurácia x variabilidade Genética Intervalo de gerações Nos objetivos

75 At Estratégias de seleção combinando DEPs genômicas e tradicionais em bovinos de corte Novos cenários 2. Inclusão da resistência ao carrapato no objetivo I = b PD + b PS+ b MUSC + b CARR $ Genotipagem* + DEPG para objetivos de seleção I = b PD $ 1 g + b 2 PS g + b 3 MUSC g + b 4 CARR g 4. Genotipagem* seletiva + DEPG para Objetivos de seleção Aplica o índice cenário 3 *Custo adicional - Genotipagem GENÔMICA Painéis de 50K Painéis de 9K Imputac a o

76 Número de animais no conjunto de calibração e precisão da GEBV para Peso Desmama (PD), Peso Sobreano (PS), Musculosidade (MUSC) e Resistência para carrapato (RES) r MG PD PS MUSC RES 0, , , , , , , , ,

77 Esquema de Seleção DESCARTE DESMAMA 50% machos 0 10% fêmeas 50% machos selecionados na desmama X% novilhas selecionas para reposição das vacas de descarte DESCARTE SOBREANO a) Genotipar 25% dos machos b) Genotipar 25% dos machos + fêmeas no sobreano

78 Estratégias de seleção Parâmetros genéticos Estrutura de população Cenários de melhoramento QMSim RScript ΔG I$ e objetivos Custo marginal e Retorno econômico

79 At Predição da proporção de genes de cada uma das raças fundadoras em animais cruzados SNPs Estrutura de população a priori SNPStats Plink Structure Duas populações Proporções raciais Braford Hereford Nelore

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81 Resultados Descrição PA N Metodologias para análises genômicas (imputação de genótipos, identificação de indivíduos puros e híbridos em peixes, RNASeq, poder estatístico em estudos de associação, ações gênicas mais complexas) Pipelines para análises genômicas (imputação de genótipos e estudos de desequilíbrio de ligação, genética de populações, poder estatístico em estudos de associação, ações gênicas complexas) Ferramentas para seleção genômica e estudos de associação por todo o genoma, incorporação de informações genômicas nos programas comerciais de melhoramento animal e para análise de dados de transcriptomas

82 Considerações finais Essencial a efetiva interação e desenvolvimento conjunto com o PC1 e PCs finalísticos Reuniões presenciais e virtuais periódicas Workshops Necessita melhorar a disponibilização das ferramentas disponíveis Interface online Tutoriais, exemplos Muitíssimo trabalho pela frente!

83 Muito obrigado!