Selección Genómica: Una Nueva Era para la Producción Porcina

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1 Selección Genómica: Una Nueva Era para la Producción Porcina Dr. Armand Sánchez. Director de Vetgenomics S.L. Universidad Autónoma de Barcelona 1-3 octubre Isla de A Toxa - España

2 El futuro de las tecnologías genómicas en el campo de la genética animal: uso de los HTS y las plataformas de genotipado en la selección genómica de animales de granja Uno de los grandes retos para la biología actual es entender la base genética de la variación de rasgos cuantitativos. Estamos inmersos en una revolución genómica, lo que nos permite incorporar la variabilidad genética en la abundancia de transcritos y otros fenotipos moleculares intermedios a un marco de mapeo de locus de rasgos cuantitativos. Este enfoque genético de sistemas nos permite entender la explicación biológica contenida en la caja negra ubicada entre el genotipo y el fenotipo en términos de redes causales de genes en interacción. Trudy F. C. Mackay et al Nature Review Genetics 10,

3 Genética y selección animal La mayoría de los rasgos con importancia económica en el ganado son rasgos multifactoriales típicos. Con los programas de selección convencionales se ha obtenido un progreso genético espectacular (genética cuantitativa). El uso de técnicas de selección probadas permite la mejora genética de rasgos de importancia económica a un ritmo de un 2-3 % anual.

4 Mejora del sector porcino cerdos/año 71% más cerdos 23 cerdos/año 410 kg pienso/cerdo 38% menos pienso 273 kg pienso/cerdo 34 kg magro/cerdo 33% más magro 47 kg magro/cerdo Aprox. 60 % de mejora deriva de mejora genética

5 Selección pasada y actual en cuanto a rasgos cuantitativos en animales Genotipo Muchos genes (modelo infinitesimal) (poligenes) Valor genético estimado BLUP SELECCIÓN Fenotipo Entorno Fenotipo de familiares

6 LA ERA -ÓMICA Análisis masivo (HTA) a gran escala - Genómica - Transcriptómica - Proteómica - Farmacogenómica - Toxicogenómica - Celómica - Metabolómica, etc

7 La genómica en animales de granja Objetivos Científico Comprender el control genético de rasgos complejos modelos infinitesimal / oligogenes, epistasis, redes, descubrimiento de genes Predecir consecuencia a partir de secuencia Estratégico Mejorar: salud y bienestar de animales de granja sostenibilidad de sistemas de producción animal calidad y seguridad de productos animales conocimiento en biología animal

8 Principios del mapeo de QTL Cosegregación de alelos QTL y alelos con marcadores ligados en pedigrís Q q M m pair of chromosomes Unobserved QTL alleles Observed marker alleles

9 Pedigrí informativo X QQ qq QQ Qq qq

10 De QTL a QTN Problemas de la elaboración de mapas de combinaciones genéticas Es un proceso muy lento - 10 años mínimo para hallar mutación causante - Densidad de marcadores: una de las limitaciones - Es posible que se resuelva en el futuro La revolución SNP!

11 La revolución Como resultado de la secuenciación de genomas animales, tenemos muchísima información sobre variación en el genoma - A nivel del ADN La forma más típica de variación es el polimorfismo de nucleótido simple (SNP)

12 La revolución Podemos usar la información SNP para acelerar más la aplicación de la selección asistida por marcadores en el sector ganadero?

13 Algunos QTN porcinos actualmente en uso HAL : Calidad de la carne IGF2 : Crecimiento, calidad de la carne RN : Calidad de la carne ESR : Reproducción PRLR : Reproducción RBP4 : Reproducción KIT : Color MC1R : Color MC4R : Crecimiento, grasa AFABP, HFABP : Grasa intramuscular...

14 Estudios de asociación del genoma completo (GWAS) Uso de chips de genotipado de SNP Permiten genotipar 5 mill. de SNP en una muestra Ensayo Infinium chips de SNP Matriz GeneChip

15 PorcineSNP60. Se incluyó un total de SNP en el Beadchip. Ramos AM et al. (2009) Design of a High Density SNP Genotyping Assay in the Pig Using SNPs Identified and Characterized by Next Generation Sequencing Technology. PLoS ONE 4(8): e6524.

16 Costes de la secuenciación del genoma completo (mamíferos) $ genoma

17 Secuenciación del genoma en especies domésticas Finalizado

18 Groenen MA. et al., Nature 491, (15 Noviembre 2012).

19 La revolución Podemos usar la información SNP para acelerar más la aplicación de la selección asistida por marcadores en el sector ganadero? - Omitir mapas de combinaciones - Pasar a mapeo DL del genoma - Valores genéticos directamente de marcadores? SELECCIÓN GENÓMICA (Meuwissen et al. 2001)

20 LA GENÓMICA ANIMAL permite identificar (la mayoría) de los SNP que afectan a los rasgos cuantitativos: SELECCIÓN GENÓMICA SELECCIÓN GENÓMICA Genes desconoc. (poligenes) Selección asistida por genes Selección asistida por marcadores SNP informativos BGE

21 SELECCIÓN GENÓMICA cromosoma Segmento cromosoma i Efectos segmento cromosoma g i

22 SELECCIÓN GENÓMICA Predicción genómica de valores genéticos como suma de los efectos en todos los segmentos (Meuwissen et al. 2001) GEBV = p ^ X i g i i N.º segmentos cromosómicos

23 SELECCIÓN GENÓMICA Se puede ejecutar la selección genómica Con haplotipos de marcadores en los segmentos cromosómicos GEBV = p ^ X i g i i 1 _ 1 0,3 1 _ 2 0,0 2 _ 1-0,2 2 _ 2-0,1

24 SELECCIÓN GENÓMICA La selección genómica explota el desequilibrio de ligamientos Se asume que el efecto de los haplotipos o marcadores en los segmentos cromosómicos será igual para toda la población. Posible en mapas densos de marcadores ya disponibles. 1 _ 1 0,3 1 _ 2 0,0 2 _ 1-0,2 2 _ 2-0,1

25 SELECCIÓN GENÓMICA

26 SELECCIÓN GENÓMICA

27 Cómo diseñar un programa genético óptimo La selección genómica nos permite predecir el GEBV con una precisión de 0,8 para candidatos a selección al nacer. Cómo afecta esto al diseño de un programa genético óptimo? Seleccionar a partir de animales lo antes posible.

28 Abe Huisman (Hendrix Genetics Holanda) y Patrick Charagu (Hypor Inc., Canadá). A genomic future. London Swine Conference Managing For Production marzo 2013 Cuatro factores determinan el índice de progreso genético: 1. Precisión de los valores genéticos 2. Intensidad de la selección: Cuántos candidatos potenciales tengo para la selección y cuántos selecciono? 3. Variabilidad genética del rasgo 4. Intervalo generacional: Cuánto tiempo hace falta para poder utilizar los animales seleccionados como padres? La selección genómica puede influir en tres de ellos, y lo hace sin duda en la precisión (1) y en el intervalo generacional (4).

29 La selección genómica puede ofrecer entre un 20-50% más de progreso genético en los programas de genética porcina. Abe Huisman (Hendrix Genetics Holanda) y Patrick Charagu (Hypor Inc., Canadá). A genomic future. London Swine Conference Managing For Production marzo 2013

30 La selección genómica ofrece una oportunidad única para la mejora de los programas de genética porcina. Elimina limitaciones sobre cuándo, dónde y en quién se están grabando fenotipos Ofrece oportunidades para: - aumentar/mantener respuesta a selección - reducir tasas de consanguinidad y/o intervalos generacionales - mejorar la selección para rasgos difíciles (enfermedad, rendimiento en terreno) Para tener éxito es necesario: - Muchos datos de entrenamiento y reentrenamiento continuo - Uso estratégico de panles LD para reducir costes - Rediseñar programas genéticos para reducir costes

31 Interacciones huésped-patógeno Factores ambientales Factores genéticos huésped Desarrollo enfermedades interacciones Factores genéticos patógeno

32 Los genes del huésped influyen en la susceptibilidad a enfermedades infecciosas y desarrollo de enfermedades Acoplamiento y entrada de microorganismos Inmunidad innata (basado en patrones generales) Procesamiento y presentación antigénica Regulación de respuesta inmunológica e inflamatoria Función de los linfocitos Función de las células efectoras Función e integridad tisular Otros (p. ej. grupos sanguíneos)

33 Conclusiones La selección genómica ofrece una oportunidad única para la mejora de los programas de genética porcina.

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37 La (r)evolución genómica en el campo de la Genética Animal Hoy: Genotipado de alta densidad de SNP Futuro próximo: (re)secuenciación de genomas y transcriptomas en animales domésticos HACIA UN CAMBIO DE PARADIGMA DNA seq + RNA seq

38 Abrir la caja negra Antes: modelo infinitesimal Cuántos QTL? Efectos de los QTL? QTN? Ahora: información genómica

39 Gracias por su atención! La evolución nunca para...

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