From whole genome sequence to precision breeding

Genomisk seleksjon har idag blitt implementert, i større eller mindre grad, i alle avlsprogrammene til industripartnerne i dette prosjektet. Selv om genomisk seleksjon (GS) nå vanligvis er kjernen i moderne husdyravl, er GS imidlertid en relativt ny tilnærming i husdyravlen, og teknologien og metodene rundt GS forbedres raskt og kontinuerlig både nasjonalt og internasjonalt. For å kunne drive et internasjonalt konkurransedyktig avlsprogram og være faglig i front kreves det derfor en særlig FoU-satsning på nettopp dette området. Den neste store forandringen i GS teknologien er utnyttelse av helgenomsekvensdata (WGS), noe som nå er mulig på grunn av den dramatiske kostnadsreduksjonen for WGS. WGS vil føre til at vi får en overveldende mengde informasjon om de individuelle variasjonene på genomet, og WGS vil blant annet inkludere de funksjonelle mutasjonene til egenskapene i avlsmålet. Med dette prosjektet vil partnernes mål være å implementere hel-genom sekvenseringsdata i den daglige kjøringen av avlsprogrammet. I forhold til de operative verktøyene for beregning av genomavlsverdier og seleksjon har partnerne et felles mål, nemlig presisjonsavl. Presisjonsavl er definert ved: (i) meget nøyaktig genomisk seleksjon (>90%); (ii) seleksjon vil ikke forringe individets funksjon; og (iii) genetisk variasjon forvaltes i seleksjonsprosessen, slik at dagens valg ikke setter fremtidige muligheter for genetisk gevinst på spill. Med elementene (ii) og (iii) fremmer presisjonsavl bærekraften i husdyravl, fordi avl som reduserer funksjonen til dyret og / eller reduserer genetisk variasjon ikke er bærekraftig på lang sikt. Dette prosjektet vil (1) fokusere på WGS-analyser for å detektere funksjonelle mutasjoner; (2) generere WGS data; (3) optimalisere referansepopulasjoner for estimering av genetiske effekter; (4) administrere genetisk variasjon på DNA-nivå; og (5) teste og implementere de nye modellene og verktøyene inn i praktisk avlsprogram for partnerne i prosjektet. Genomet på 60 griser har blitt sekvensert, og dataene er i ferd med å bli analysert ved bruk av det nye svinereferansegenomet. Et annet sett av 180 griser skal bli sekvensert. Basert på disse helgenomsekvenser og relativt lav density genotyping av 50.000 Landrace-griser, blir de manglende sekvensdataene fra de 50.000 Landrace-grisene imputert. En liste over okser som skal sekvenseres er generert, og er i ferd med å bli sekvensert. Metoder har blitt utviklet som forbedret utvalgsøyaktigheten med 20% når man selekterer for lakselusresistens. Et internasjonalt grisedatasett er samlet for robusthet av purker, noe som vil demonstrere at de utviklede metodene fungerer over land og eliteavl / praktiske besetningers grenser. Storskala tilpassede programvare er utviklet som optimal utnytter hel genomsekvensdata for genomisk prediksjon av avlsverdier av dyr. Programvaren har blitt testet på imputerte helgenomsekvensdata av 35.000 okser og kyr. En metode for å korrigere for manglende stamtavler er implementert slik at det samtidig ble implementert en korreksjon for manglende genotyper. For griser og storfe har hele genom-sekvensdata blitt imputert basert på sekvenserte individer og tett genotypede individer. Dataene har blitt kombinert med tilsvarende nederlandske data (griser) og australske data (storfe) for å utføre genomisk prediksjon på tvers av populasjonene. Hos storfe forbedret bruken av hel genome sekvensdata nøyaktigheten av genomisk prediksjon med opptil 3% sammenlignet med SNP chip -data med høy tetthet (600K). Prediksjon på tvers av populasjonene økte nøyaktigheten med opptil 1,5%. Hos gris ble lignende forbedringer i nøyaktigheten av prediksjon funnet.

De utviklede pipelines for hel genom-sekvensering og genotype og sekvensimputasjon implementeres av Norsvin og Geno. Hel genom -sekvensdatabaserte genomisk-seleksjon er ennå ikke implementert på grunn av kostnadene og fordi fordelene ble funnet å være moderate. De påviste og finkartlagde genene vil bli brukt til å hjelpe genomisk seleksjon i avlsorganisasjonene. Genomisk forvaltning av variasjon kombinert med genomisk seleksjon vil bli implementert av Norsvin og Geno, men mer forskning på effekter og detaljer av implementering i avlsprogram trengs.

At present, genomic selection (GS) has to varying degrees been implemented in the breeding operations of the participating breeding organizations. However, due to its relative novelty, this technology is still rapidly improving nationally and internationally. Continuous R&D efforts are required from the participants to maintain at the forefront of this technology. The next step-change technology is the utilization of whole genome sequence (WGS) data, due to the dramatic cost reductions of whole genome sequencing, its overwhelming amount of information and, in particular, because causative mutations are included in WGS data. With this project, the partners prepare for the implementation of whole genome sequence data into their daily breeding operations. With respect to the operational tools for genomic prediction and selection the partners have a common goal, namely precision breeding. Precision breeding is defined by: (i) highly accurate genomic selection (>90%); (ii) selection does not deteriorate the functioning of the animals; and (iii) genetic variation is managed during the selection process, such that current selections do not jeopardize future opportunities for genetic gain. With elements (ii) and (iii) precision breeding advances the sustainability of animal breeding, because breeding that reduces the functioning of the animals and/or reduces genetic variation is not sustainable in the long term. This project will (1) focus genomic predictions towards the causative mutations; (2) generate WGS data; (3) optimize reference populations for the estimation of genetic effects; (4) manage genetic variation at the DNA level; and (5) test and implement the improvements into the breeding practices of the participating companies. The project team was also responsible for the earlier introduction of genomic selection into the partners breeding schemes and thus has a track record of implemented research results.