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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.11.2014.tde-19032014-162522
Documento
Autor
Nome completo
Thaís Fernanda Godoy
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Piracicaba, 2014
Orientador
Banca examinadora
Coutinho, Luiz Lehmann (Presidente)
Boschiero, Clarissa
Ledur, Mônica Corrêa
Título em português
Identificação de polimorfismos em região do cromossomo 2 da galinha associado a deposição de músculo
Palavras-chave em português
INDEL
Músculo de peito
Mutação
Sequenciamento de nova geração
SNP
Resumo em português
A produção brasileira de carne de frango tem uma grande importância econômica no mundo todo devido principalmente aos avanços do melhoramento genético. O surgimento de novas tecnologias de sequenciamento (sequenciamento de nova geração) tem se tornado uma ferramenta poderosa, pois por meio da identificação de SNPs (polimorfismo de nucleotídeo único) e INDELs (deleções/inserções) possibilita a adição de novas informações ao melhoramento genético. A deposição de músculo, em especial o músculo de peito, é uma das características que mais merecem destaque por causa da sua importância nutricional e econômica. Sendo assim o objetivo deste trabalho foi ressequenciar o genoma de 18 aves de duas linhagens distintas experimentais e identificar SNPs e INDELs em uma região de QTL no cromossomo 2 da galinha associado anteriormente com deposição de músculo do peito, além de caracterizar variantes potencialemente funcionais e propor mutações candidatas para estudos futuros. Para isso, dezoito galinhas de duas diferentes linhagens experimentais (corte e postura), ambas desenvolvidas pela Embrapa Suíno e Aves, foram sequenciadas pela plataforma de nova geração da Illumina. SNPs e INDELs foram identificados por meio de ferramentas de bioinformática em uma região de QTL no cromossomo 2 da galinha (105.848.755-112.648.761 pb) que foi previamente associada com deposição de músculo de peito. O sequenciamento dos 18 animais gerou em torno 2,7 bilhões de reads e após a filtragem por qualidade foram mantidas 77% das reads. Em seguida, as reads foram alinhadas ao genoma referência (Gallus_gallus-4.0, NCBI) pela ferramenta Bowtie2 e gerou em média 10,6X de cobertura de sequenciamento na região-alvo. , Foram identificados 722.832 SNPs e 63.727 INDELs para os 18 animais por meio do programa SAMtools, e após uma filtragem rigorosa, foram mantidos 77% dos SNPs (n=558.767) e 60% das INDELs (n=38.402). Com base nas variantes únicas para os 18 animais (85.765 SNPs e 7.824 INDELs) foi realizada a anotação funcional por meio da ferramenta ANNOVAR. Dentre os SNPs não sinônimos (n=153) e stopgain (n=3), 15 foram classificados como deletérios. Um dos SNPs deletérios que já foi depositado em banco de dados foi identificado no gene RB1CC1, que tem sua função relacionada ao desenvolvimento do músculo de peito. Utilizando a ferramenta DAVID foi possível analisar 37 genes relacionados aos SNPs não sinônimos, stopgain, INDELs frameshift e não frameshift. Dentre estes genes, três (DTNA, RB1CC1 e C-MOS) foram selecionados por terem suas funções relacionadas ao desenvolvimento muscular e suas mutações foram analisadas. Sendo assim, futuros estudos podem ser realizados nestes genes candidatos e nas mutações identificadas, por meio de análises de associação e validação em populações comerciais, permitindo assim uma melhor explicação o efeito do QTL estudado.
Título em inglês
Identification of polymorphisms in the chicken chromosome 2 region associated with muscle deposition
Palavras-chave em inglês
Breast muscle
INDEL
Mutation
Next-generation sequencing
SNP
Resumo em inglês
The Brazilian chicken meat production has a great economic importance in worldwide mainly due to advances in breeding. The emergence of new techniques of sequencing (nextgeneration sequencing) becomes a powerful tool because through identification of SNPs (single nucleotide polymorphism) and INDELs (deletions/insertions) allows the addition of new information for genetic improvement. The muscle deposition, particularly the breast muscle, is one of the features that are most noteworthy because of its nutritional and economic importance. Therefore the aim of this study was to perform the genome resequencing of 18 chicken from two distinct experimental lines and identify SNPs and INDELs in a QTL region on chromosome 2 previously associated with breast muscle, and characterize the variants to identify potentially function ones and propose candidate mutations for future studies. To achieve these objectives, eighteen chickens of two different experimental lines (broiler and layer), both developed by Embrapa Swine and Poultry were sequenced by Illumina next-generation platform. SNPs and INDELs were identified by bioinformatic tools in a QTL region on chicken chromosome 2 (105,848,755-112,648,761 bp) which was previously associated with breast muscle deposition. Sequencing of the eighteen animals generated around 2.7 billion of reads, and 77% of the reads were retained after filtering. The reads were aligned against the chicken genome reference (Gallus_gallus-4.0, NCBI) by Bowtie2 tool resulting in a 10.6X coverage across the target region. Using SAMtools, 722,832 SNPs and 63,727 INDELs were identified in the all individuals, and after a stringent filtration, 77% of SNPs (n=558,767) and 60% of INDELs (n=38,402) were maintained. Based on unique variants for all the animal (85,765 SNPs and 7,828 INDELs) were performed the functional annotation by ANNOVAR tool. Among the non-synonymous SNPs (n=153) and stopgain (n=3), fifteen were predicted like a deleterious mutation. One of deleterious SNPs has already deposited in public database, and it was identified in RB1CC1 gene, which function is related to breast muscle development. Using the DAVID tool was possible to analyze the 37 genes related to the non-synonymous SNPs, stopgain, frameshift and non-frameshift INDELs. Among these genes, three (DTNA, RB1CC1 and C-MOS) were selected due their functions related to muscle development and their mutations were analyzed. Therefore, further association studies can be performed with these candidate genes and their mutations, and also validation in commercial populations, allowing a better explanation of QTL effects.
 
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Data de Publicação
2014-03-28
 
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