[논문 리뷰] M´ as all´ a del GWAS: alternativas para localizar QTLs

Filippo Biscarini, Stefano Biffani외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 04. 15.

Genetic and phenotypic traits in livestock참고 문헌 7인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 가축에서 QTL 맵핑을 위한 표준 GWAS의 대안으로 두 가지 방법을 제안한다: 동형접합성 연속영역(ROH) 분석과 예측 모델 내 SNP 재표본화. ROH 분석은 환자군과 대조군 간에 동형접합성이 높은 영역을 식별하며, 재표본화 방법은 모델 내에서 SNP 포함 빈도를 추적하여 원인 유전자를 특정한다. 이 방법들은 GWAS에 비해 더 높은 강인성과 더 낮은 거짓 양성률을 보이며 알려진 QTL를 탐지하였다.

ABSTRACT

Beyond GWAS: alternatives to localize QTLs in farm animals. Two methods that could be used for QTL mapping as alternatives to standard GWAS are presented. The first relies on the differential frequency of runs of homozygosity (ROH) in groups of animals (e.g. cases and controls), while the second stems from resampling techniques used for the prediction of carriers of a mutation, and is based on the frequency of inclusion of polymorphisms (SNP) in the predictive model. ROH were applied to the detection of reproductive diseases in Holstein-Friesian cattle, while resampling was applied to the detection of carriers of the BH2 haplotype in Brown Swiss cattle. These alternative approaches may complement GWAS analyses in localizing more accurately QTLs for traits of interest in livestock.

연구 동기 및 목표

• 표준 GWAS가 가축 QTL 맵핑에서 높은 거짓 발견률과 다유전자 신호의 해석 어려움 등의 한계를 보일 때 이를 해결하기 위해.
• 동형접합성 연속영역(ROH)과 예측 모델 내 SNP 포함 빈도와 같은 인구 게놈 패atters를 활용한 대안 통계적 접근법을 탐색하기 위해.
• 특히 열성 또는 영향력이 낮은 유전자 변이를 가진 복잡한 형질에 대해 QTL 탐지의 정확성과 강인성을 향상시키기 위해.
• p-값에 의존도를 줄이고 결과의 생물학적 해석 가능성을 높이는 GWAS의 보완 도구를 제공하기 위해.
• 홀슈타인-프리지언 및 브라운 슈위스 소의 실제 데이터를 활용해 검증하여, 알려진 질병 관련 유전자 위치를 탐지하는 데의 유용성을 입증하기 위해.

제안 방법

• ROH 분석은 개체에서 긴 연속된 동형접합성 SNP 스트립을 식별하며, 이는 열성 질병 관련 변이가 질병에 영향을 미친 개체의 영역에 농축되어 있다고 가정한다.
• ROH는 1000 kb의 슬라이딩 윈도우를 사용하며, 최대 5개의 결손 유전형과 1개의 异형접합성 호출을 허용하여 런을 정의한다.
• 이 방법은 환자군과 대조군 간의 ROH 빈도와 길이를 비교하여 형질과 유의미하게 연관된 게놈 영역을 식별한다.
• SNP 재표본화의 경우, 다양한 임계값(2.5%에서 100%)으로 선택된 SNP 서브셋을 사용해 선형 판별 분석 모델을 구축한다.
• 1000회의 교차검증 반복 동안의 SNP 포함 빈도를 계산하여 각 SNP가 원인 유전자 부분일 가능성을 추정한다.
• 유전체 전반의 포함 빈도 프로파일은 BH2 히브리드형질이 있는 BTA19의 후보 영역을 높은 신뢰도로 부각시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 표준 GWAS에 비해 동형접합성 연속영역(ROH)을 활용해 복잡한 형질과 관련된 열성 QTL를 더 강인하게 탐지할 수 있는가?
• RQ2 예측 모델 내 SNP 재표본화 방법이 기존 GWAS에 비해 통계적 검정력과 거짓 발견률 측면에서 QTL 국소화에 어떻게 향상되는가?
• RQ3 ROH와 재표본화 방법은 GWAS에서 흔히 발생하는 허위 연관성의 영향을 어느 정도 감소시키는가?
• RQ4 이러한 대안 방법들은 SLITRK5 유전자나 BH2 히브리드형질과 같이 알려진 원인 변이를 GWAS만으로 탐지하는 것보다 더 높은 정밀도로 탐지할 수 있는가?
• RQ5 농장, 나이 등 체계적 요인을 ROH 기반 분석에 통합하면 통계적 타당성이 어떻게 향상되는가?

주요 결과

• ROH 분석은 홀슈타인-프리지언 소의 생식 장애를 앓는 개체에서 BTA15에 급격한 동형접합성 영역의 농축을 확인하여 다유전자 열성 구조를 시사하였다.
• 좌측 위상위장위치 이완증에 대한 GWAS는 BTA12에 위치한 SLITRK5 유전자 근처에 유의미한 SNP를 탐지하였으며, 원인 변이에서 20 kb 떨어져 있었지만, 유전체 전반에 흩어진 다수의 비유의미한 연관성이 존재하였다.
• SNP 재표본화 방법은 브라운 슈위스 소의 BTA19에서 BH2 히브리드형질을 성공적으로 국소화하였으며, 알려진 원인 유전자 위치에서 포함 빈도에 명확한 피크가 나타났다.
• 유사 조건에서 테스트한 결과, ROH 기반 분석은 GWAS보다 낮은 거짓 발견률(FDR)을 보이며 강인성을 입증하였다.
• 재표본화 방법은 더 높은 통계적 검정력과 p-값 임계값에 대한 독립성을 보였으며, 영향력이 낮은 등위자가 있는 경우에도 원인 변이를 신뢰성 있게 탐지할 수 있었다.
• 두 대안 방법 모두 GWAS가 개별 SNP 효과가 약해 실패하는 경우에도 생물학적으로 해석 가능한 결과를 제공하였으며, 특히 열성 또는 다유전자 형질에 유용하였다.