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Titelaufnahme

Titel
Analysis of pleiotropic effects in Fleckvieh cattle
VerfasserTaferner, Roland
GutachterSölkner, Johann ; Mészáros, Gábor
ErschienenVienna, April 2016
Umfang45 Blätter : Diagramme
HochschulschriftUniversität für Bodenkultur Wien, Univ., Masterarbeit, 2016
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Pleiotropie, Gene, Gesundheitsmerkmale, Flechvieh
Schlagwörter (EN)Pleiotropy, GWAS, Gene, Health traits, Simmental, Fleckvieh, quantitative traits
Schlagwörter (GND)Fleckvieh / Markierungsgen / Genom / Rinderzucht
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-21317 Persistent Identifier (URN)
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Analysis of pleiotropic effects in Fleckvieh cattle [2.81 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Gesundheitsmerkmale sind die wichtigsten Merkmale in der Tierzucht die einen sehr hohen wirtschaftlichen Wert und eine sehr niedrige Heritabilität aufweisen. In dieser Arbeit wurde ein SNP-Marker mit 54.001 SNPs verwendet, um das Genom von 7404 Fleckvieh Stieren zu untersuchen und zur Identifizierung von chromosomalen Regionen im Zusammenhang mit verschiedenen quantitativen Merkmalen, wie Kalbeverlauf, Totgeburt, Fruchtbarkeit und die Nutzungsdauer. Der Datensatz umfasste 41.889 autosomal SNPs nach Durchführung der Qualitätskontrolle und es waren 5673 bis 7384 Tiere involviert, in Abhängigkeit der Merkmalskombinationen. Die Berechnungen wurden mit der Software Cape in R durchgeführt. R/Cape ist ein Verfahren, dass Interaktionsnetzwerke zwischen genetischen Varianten für den Einfluss von genetischen Störungen auf Phänotypen vorhersagen kann. Mehrere pleiotrope Regionen wurden für jede der sechs Merkmalskombinationen entdeckt, die meisten für Kalbeverlauf und Langlebigkeit (11 Regionen), die wenigsten für Totgeburten und Fruchtbarkeit (4 Regionen). Regionen um 9.8Mb, 23-24Mb, 27Mb auf BTA14, 17.5Mb auf BTA 17 und 2-3Mb auf BTA 21 wurden in mehreren Merkmalskombinationen nachgewiesen, wobei für alle Regionen auf BTA 14 entdeckt wurden, außer für eine Merkmalskombination (Fruchtbarkeit-Langlebigkeit). Für Regionen im Genom die mehrfach Vorkommen ist die Hypothese aufgestellt worden, dass funktionale Merkmale besondere Bedeutung haben. Diese Regionen beinhalten Gene die beispielsweise neuronale Entwicklung (KCNQ3) beeinflussen, Wachstum und Geburtsgewicht (XKR4, LYN, SOX17, PLAG1 und andere), Spermatogenese und Fruchtbarkeit (CLGN), Immunantwort (ELMOD2), Thermoregulation (UCP1 und TBC1D9) und das fetale Wachstum (UBE3A) beeinflussen. Diese Studie hilft die genetische Architektur für verschiedene funktionale Merkmale für die Rasse Fleckvieh zu erklären und bietet nützliche Informationen für Zuchtorganisationen und für weitere Arbeiten am Thema Pleiotropie bei Rindern.

Zusammenfassung (Englisch)

Health traits are regarded extremely important in cattle breeding with high economic value and a very low heritability. In this study, a medium density SNP chip (54,001 SNPs) was used to investigate the genomes of 7,404 Fleckvieh bulls to identify chromosomal regions associated with different functional traits, such as calving ease, stillbirth, fertility and length of productive life. The analysed data set consisted of 41,889 autosomal SNPs after quality control and 5,673 to 7,384 animals depending on the trait combination. The main tool for the analysis of pleiotropic effects was the CAPE software package in R. This tool implements a method indicating directed interaction networks between genetic variants for predicting the influence of genetic interference on phenotypes. Several pleiotropic regions were detected for each of the six trait pairs, the most for calving ease and longevity (11 regions on seven chromosomes), the least for stillbirth and fertility (four regions on two chromosomes). Regions around 9.8Mb, 23-24Mb, 27Mb on BTA14, 17.5Mb on BTA 17 and 2-3Mb on BTA 21 were detected in multiple trait pairs, with the most prominent representation of BTA 14 in all but one trait pair (fertility-longevity). Genomic regions with multiple occurrences are hypothesized to have special importance in functional traits, containing genes influencing neural development (KCNQ3), growth and birth weight (XKR4, LYN, SOX17, PLAG1 and others), spermatogenesis and fertility (CLGN), immune response (ELMOD2), thermoregulation (UCP1 and TBC1D9) and fetal growth (UBE3A). The direction of the effects was the same for most pleiotropic regions, although there were also cases of antagonistic relationships between traits. This study helps to explain the genetic architecture for different functional traits in Fleckvieh cattle, and it provides useful information for breeding organisations and for future work on the topic pleiotropy in cattle.