1
00:00:01,121 --> 00:00:10,460
Dobrý den. Tématem této přednášky je genomická selekce. Přednáška je součástí modulu 3, Šlechtění zvířat.

2
00:00:10,460 --> 00:00:18,512
Vytvoření této prezentace bylo podpořeno grantem ERASMUS+ KA2 v rámci projektu ISAGREED, Inovace obsahu a struktury

3
00:00:18,512 --> 00:00:25,871
studijních programů v oblasti managmentu živočišných genetických a potravinových zdrojů s využitím digitalizace.

4
00:00:26,828 --> 00:00:40,556
Úvodem si definujme genom. Genom je kompletní soubor genetické informace organismu. U eukaryotních organizmů je genom obsažen v haploidní sadě chromozomů.

5
00:00:40,556 --> 00:00:49,730
Po roce 2000 rozvoj technologií sekvenování nových generací umožnilo rychleji a levněji sekvenovat celé genomy.

6
00:00:49,730 --> 00:01:04,019
První sekvenování celých genomů hlavních druhů hospodářských zvířat proběhlo kolem roku 2009. Skot má velikost genomu 2,7 Gbp (30 chromozomů/1n),

7
00:01:04,118 --> 00:01:21,509
prase 2,5 Gbp (19 chromozomů/1n) a kur 1,05 Gbp (40 chromozomů/1n). Obecně ptáci mají zhruba poloviční genom než savci.

8
00:01:22,928 --> 00:01:34,775
Díky sekvenování celých genomů byla nalezena ohromná variabilita v krátkých variantách (hlavně SNP, indel – inzerce-delece).

9
00:01:34,775 --> 00:01:49,757
U skot - 97 miliónů, u prasat to je zhruba 71 miliónů, u ovcí 58 miliónů a u kurů 22 miliónů těchto polymorfismů.

10
00:01:49,757 --> 00:02:00,416
Je k dispozici několik genomických databází, které jsou on-line, a jedna z nich je ENSEMBL www.ensembl.org/ nebo na serveru NCBI.

11
00:02:01,802 --> 00:02:11,768
Díky tomu bylo možné provádět celogenomové asociační analýzy (GWAS) pro identifikaci QTL oblastí pomocí tisíců SNP markerů,

12
00:02:12,065 --> 00:02:26,189
pokrývající rovnoměrně celý genom. Výsledky z GWAS u hospodářských zvířat a lidí vedou k závěru, že efekt individuálního QTL komplexní vlastnosti

13
00:02:26,189 --> 00:02:34,934
na fenotyp je velmi malý, a proto je potřeba používat velký počet QTL pro vysvětlení genetické variance u těchto vlastností.

14
00:02:36,749 --> 00:02:47,441
Zisky z MAS programů využívající malé počty DNA markerů k detekci omezeného počtu QTL jsou malé  a bylo potřeba vyvinout

15
00:02:47,441 --> 00:02:55,394
alternativní technologie pro použití hustší informace pomocí genomických SNP, nazvané genomická selekce.

16
00:02:55,394 --> 00:03:05,954
Genomická selekce používá panel celogenomových markerů, kdy QTL jsou ve vazbové nerovnováze právě s jedním SNP i více. 

17
00:03:05,954 --> 00:03:14,567
Odhadované genomické plemenné hodnoty jsou předpovídány jako součet efektů těchto SNP napříč celým genomem. 

18
00:03:15,656 --> 00:03:23,477
Genomická selekce je tedy vyšší verzí MAS. To je možné díky využívání velkého počtu SNP objevených při genomovém sekvenování

19
00:03:23,807 --> 00:03:34,235
a nových metod genotypování velkého počtu SNP (DNA microarray, SNP chipy, které obsahují 60 tis. nebo 700 tis. SNP).

20
00:03:34,235 --> 00:03:45,950
Ideální metodou odhadu PH z genomických dat je výpočet podmíněného průměru plemenné hodnoty daného genotypu zvířete na každém QTL (~ markeru).

21
00:03:45,950 --> 00:03:56,477
V praxi se využívají markery (SNP), místo genotypů QTL, ale ideálnější metoda bude vypracována čím více se přiblížíme k větší sekvenci a SNP datům. 

22
00:03:57,071 --> 00:04:06,179
Idea genomické selekce je poměrně stará, už v roce 2001 Meuwissen et al. navrhli koncept genomické selekce, jako využívání 

23
00:04:06,179 --> 00:04:12,350
velkého počtu genetických markerů, pokrývajících celý genom pro předpověď genetické hodnoty jedinců.

24
00:04:13,802 --> 00:04:25,187
Aplikace genomické selekce se aktuálně uplatňuje u dojeného skotu, masného skotu a prasat. Je to však různé v jednotlivých státech.

25
00:04:25,187 --> 00:04:35,648
V ČR je to zatím jen u dojeného skotu.
Základním principem genomické selekce je genotypování celogenomových SNP markerů

26
00:04:35,648 --> 00:04:40,895
 využívání těchto informací pro odhad skutečné genetické variability.

27
00:04:40,895 --> 00:04:52,907
Následně se na základě genomických SNP markerů vypočítává matice příbuznosti a začleňuje do rovnic BLUP, které mají různé varianty a neustále se vyvíjí.

28
00:04:52,907 --> 00:05:03,863
Dále je nutnost odhadnout genomickou heritabilitu vlastnosti a výsledkem je odhad genomické plemenné hodnoty (GEBV).

29
00:05:03,863 --> 00:05:12,773
Důvodem proč se genomická selekce tak rozšiřuje i na další skupiny zvířat je, že způsobuje efektivnější šlechtění, protože snižuje náklady,

30
00:05:12,773 --> 00:05:19,967
zpřesňuje odhady PH, zkracuje generační intervaly a snižuje inbriding.

31
00:05:22,079 --> 00:05:28,448
Je nějaký rozdíl v odhadech plemenných hodnot tradičním a genomickým způsobem? 

32
00:05:28,448 --> 00:05:36,697
Odhad plemenné hodnoty tradičním způsobem vyžaduje výpočet matice aditivně genetické příbuznosti (A) na základě 

33
00:05:36,697 --> 00:05:45,607
očekávaného podílu společných genů po rodičích, je tedy nutné znát  příbuzenské vztahy (rodokmenová data).

34
00:05:45,607 --> 00:05:59,302
Odhad genomické plemenné hodnoty (~ genomická selekce) vyžaduje opět znalost příbuznosti, tentokrát ale na základě genotypů genetických markerů (SNP),

35
00:05:59,533 --> 00:06:10,357
z nichž je spočítána genomická matice příbuznosti. Její prvky vyjadřují odhady realizovaného podílu genomu, který dva jedinci sdílí po rodičích.

36
00:06:10,357 --> 00:06:25,405
V zásadě není rozdíl mezi tradičním a genomickým odhadem plemenné hodnoty. Ten druhý je však výhodnější.

37
00:06:27,022 --> 00:06:31,411
Systém genomické selekce je zobrazen zde.

38
00:06:32,236 --> 00:06:37,417
Vždy je nutné na referenční populaci vytvořit predikční rovnici odhadu genomických plemenných hodnot

39
00:06:37,417 --> 00:06:44,677
a vyzkoušet ji na referenční populace s určenými genotypy SNP a fenotypy (užitkovostmi).

40
00:06:44,677 --> 00:06:55,534
Následně se výsledná predikční rovnice použije na ohodnocení kandidátních rodičů (často velmi mladých, teoreticky by to šlo i u embryí),

41
00:06:55,534 --> 00:07:09,229
u nichž nemusíme znát fenotypy, pouze genotypy SNP. Výsledkem je velmi přesný odhad genomické plemenné hodnoty kandidátních rodičů.

42
00:07:10,813 --> 00:07:18,139
Na dalším schématu to vidíme v aplikaci u skotu. Jak vidíte, princip šlechtění se vlastně nijak nezměnil.

43
00:07:18,139 --> 00:07:25,102
Vycházíme z reality dané populace z které chceme selektovat jedince, musíme znát fenotypy,

44
00:07:25,102 --> 00:07:40,645
genetické parametry, příbuznosti, a ve výsledku máme z mnoha dat jen jedno číslo a to hodnotu genomické plemenné hodnoty.

45
00:07:43,582 --> 00:08:22,984
Výhodnost genomické selekce je o zpřesnění statistických odhadů, zkrácení generačního intervalu, zvýšení genetického

46
00:08:22,984 --> 00:08:31,729
 tím i ekonomického zisku, a lze efektivně řídit inbreeding.

47
00:08:31,729 --> 00:08:44,236
Velká výhodnost je zejména u vlastností s nízkou heritabilitou, vlastností vázaných na pohlaví nebo vlastností zjišťovaných post mortem.

48
00:08:46,447 --> 00:08:58,690
Jaká je budoucnost? Vlivem neustálého technologického pokroku v NGS a TGS bude možné získávat více a více informací

49
00:08:58,690 --> 00:09:05,620
 od více jedinců – delší sekvenční čtení v kratším čase.

50
00:09:05,620 --> 00:09:13,969
Což zpřesní určení SNP – zvýšení detekovatelnosti jejich počtu a snížení jejich chybné detekce

51
00:09:13,969 --> 00:09:24,001
-> zvýšení počtu informativních markerů. Dále bude i ekonomicky výhodnější z důvodu snižování ceny za resekvenování genomu

52
00:09:24,001 --> 00:09:33,340
na několik stovek USD. Rovněž i odhadování dědičnosti celého genomu bude s přesností na nukleotid.

53
00:09:36,277 --> 00:09:44,131
Genomická selekce je u skotu velmi úspěšná, protože poskytuje větší genetický zisk při podobných nebo nižších nákladech.


54
00:09:44,131 --> 00:09:57,727
Genomická selekce je velmi nedávnou novinkou, přesto se rychle uplatňuje i u dalších skupin hospodářských zvířat. 


55
00:09:58,123 --> 00:10:08,617
GS se začala rychle vyvíjet, včetně snižování nákladů na genotypování, strategií fenotypování pro nové znaky, přístupů k vytváření 

56
00:10:08,617 --> 00:10:17,065
nebo nahrazování referenčních populací, zvyšování robustnosti a stálosti genomických předpovědí pomocí kauzálních mutací

57
00:10:17,065 --> 00:10:25,381
identifikovaných ze sekvencí genomu nebo genomické předpovědi interakcí genetika × prostředí.


58
00:10:28,285 --> 00:10:31,255
A děkuji vám za vaši pozornost.