Платформа GWAS-MAP|ovis для хранения и анализа результатов полногеномных ассоциативных исследований овец

В последние годы увеличивается количество полногеномных исследований ассоциаций (ПГИА, GWAS), проведенных для различных экономически важных признаков животных. Результаты этих исследований представлены в виде суммарных статистик, которые можно использовать для изучения генетического контроля экономически важных признаков сельскохозяйственных животных, в том числе и при разработке методик маркер-ориентированной селекции. В большинстве случаев ПГИА сельскохозяйственных животных не соответствуют общепринятым в области исследований генетики человека стандартам формата публикаций результатов ПГИА в виде суммарных статистик (наличие информации об эффекторном и референсном аллелях, значение и направление эффекта и др.). Это существенно затрудняет использование суммарных статистик для нужд селекции. В области исследований генетики человека имеется несколько технологических решений для анализа результатов ПГИА, в том числе одно из самых крупных – платформа GWAS-MAP. Для других видов живых организмов, включающих и экономически важных сельскохозяйственных животных, подобных решений нет. В настоящей работе мы сфокусировались на создании схожей платформы для работы с суммарными статистиками ПГИА различных признаков овец, так как овцеводство в последнее время становится все более актуальной областью сельского хозяйства. По аналогии с платформой GWAS-MAP для хранения, унификации и анализа GWAS человека мы создали платформу GWAS-MAP|ovis. На сегодняшний день платформа содержит информацию о более чем 34 млн ассоциаций между вариантами геномной последовательности и признаками мясной продуктивности. Платформа может быть использована и для проведения анализа колокализации – метода, который позволяет установить, является ли ассоциация определенного локуса с двумя разными признаками результатом плейотропии или же данные признаки ассоциированы с разными вариантами, которые находятся в неравновесии по сцеплению. Эта платформа будет полезна как селекционерам для выбора перспективных маркеров для селекции (эффекты и аллели различных маркеров, влияющих на изучаемые признаки), так и для ученых, ведущих исследования в области генетики овец.

1. Bolormaa S., Hayes B.J., van der Werf J.H.J., Pethick D., Goddard M.E., Daetwyler H.D. Detailed phenotyping identifies genes with pleiotropic effects on body composition. BMC Genomics. 2016;17:224. DOI 10.1186/s12864-016-2538-0.

2. Hu Z.-L., Park C.A., Wu X.-L., Reecy J.M. Animal QTLdb: an improved database tool for livestock animal QTL/association data dissemination in the post-genome era. Nucleic Acids Res. 2013; 41(D1):D871-D879. DOI 10.1093/nar/gks1150.

3. Momozawa Y., Dmitrieva J., Théâtre E., Deffontaine V., Rahmouni S., Charloteaux B., Crins F., Docampo E., Elansary M., Gori A.-S., Lecut C., Mariman R., Mni M., Oury C., Altukhov I., Alexeev D., Aulchenko Y., Amininejad L., Bouma G., Hoentjen F., Löwenberg M., Oldenburg B., Pierik M.J., van der Meulen-de Jong A.E., van der Woude C.J., Visschedijk M.C., International IBD Genetics Consortium, Lathrop M., Hugot J.-P., Weersma R.K., De Vos M., Franchimont D., Vermeire S., Kubo M., Louis E., Georges M. IBD risk loci are enriched in multigenic regulatory modules encompassing putative causative genes. Nat. Commun. 2018;9(1):2427. DOI 10.1038/s41467-018-04365-8.

4. Shashkova T.I., Aulchenko Y.S. Database for storing and quickly accessing the results of genome-wide and regional association studies. Patent RF No. 2020620869. 2020. (in Russian)

5. Shashkova T.I., Gorev D.D., Pakhomov E.D., Shadrina A.S., Sharapov S.Z., Tsepilov Y.A., Karssen L.C., Aulchenko Y.S. The GWAS-MAP platform for aggregation of results of genome-wide association studies and the GWAS-MAP|homo database of 70 billion genetic associations of human traits. Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii = Vavilov Journal of Genetics and Breeding. 2020;24(8):876-884. DOI 10.18699/VJ20.686.

6. Shashkova T.I., Pakhomov E.D., Gorev D.D., Karssen L.C., Joshi P.K., Aulchenko Y.S. PheLiGe: an interactive database of billions of human genotype-phenotype associations. Nucl. Acids Res. 2021; 49(D1):D1347-D1350.

7. Visscher P.M., Wray N.R., Zhang Q., Sklar P., McCarthy M.I., Brown M.A., Yang J. 10 years of GWAS discovery: biology, function, and translation. Am. J. Hum. Genet. 2017;101(1):5-22. DOI 10.1016/j.ajhg.2017.06.005.

8. Wang Z.-H., Zhu Q.-H., Li X., Zhu J.-W., Tian D.-M., Zhang S.-S., Kang H.-L., Li C.-P., Dong L.-L., Zhao W.-M., Li M.-H. iSheep: an integrated resource for sheep genome, variant and phenotype. Front. Genet. 2021;12:714852. DOI 10.3389/fgene.2021.714852.

9. Zlobin A.S., Nikulin P.S., Volkova N.A., Zinovieva N.A., Iolchiev B.S., Bagirov V.A., Borodin P.M., Aksenovich T.I., Tsepilov Y.A. Multivariate analysis identifies eight novel loci associated with meat productivity traits in sheep. Genes. 2021; 12(3):367. DOI 10.3390/genes12030367.

10. Zlobin A.S., Volkova N.A., Borodin P.M., Aksenovich T.I., Tsepilov Y.A. Recent advances in understanding genetic variants associated with growth, carcass and meat productivity traits in sheep (Ovis aries): an update. Arch. Anim. Breed. 2019;62(2):579-583. DOI 10.5194/aab-62-579-2019.