Haplotype-based association mapping complements SNP-based approaches as a powerful tool to analyze the genetic basis of complex traits : kumulative Dissertation

Abstract

Derzeit ist die auf einzelnen SNPs basierende genomweite Assoziationsstudie (GWAS) die am häufigsten verwendete Methode zur Untersuchung der genetischen Architektur komplexer Merkmale. Ein einziger SNP erklärt jedoch nur einen kleinen Teil der genetischen Variation. Aus diesem Grund haben wir eine auf funktionellen Haplotypen basierte GWAS (FH-basierte GWAS) entwickelt, die SNPs basierend auf additiven und epistatischen Effekten auswählt, um Haplotypen zu konstruieren. Um die Leistung der FH-basierten GWAS zu testen, wurden Simulationsstudien durchgeführt. Diese ergaben, dass die FH-basierte GWAS, bei einer höheren minoren Allelfrequenz und einem niedrigeren Kopplungsungleichgewicht zwischen den SNPs, die SNP-basierte GWAS übertraf. Außerdem wurde die FH-basierte GWAS für die Merkmale Blühzeitpunkt bei Arabidopsis, sowie Braunrost bei Weizen durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass die FH-basierte GWAS im Vergleich zum SNP-basierten Ansatz eine höhere statistische Testgüte bietet, sowie die Vorhersagefähigkeit und Genauigkeit von markergestützter Selektion verbessern kann. Folglich ist die FH-basierte GWAS ein wirkungsvoller Ansatz, um den Selektionsfortschritt in der Züchtung zu erhöhen.

Currently, single SNP based genome-wide association mapping (GWAS) is the most commonly used method to study the genetic architecture of complex traits. However, a single SNP explains only a small proportion of the genetic variation. Therefore, we developed a functional haplotype-based GWAS (FH-based GWAS) that selects SNPs based on additive and epistatic effects to construct haplotypes. To test the performance of the FH-based GWAS, simulation studies were performed and showed that FH-based GWAS outperformed SNP-based GWAS at a higher minor allele frequency and lower linkage disequilibrium between the SNPs. Then, FH-based GWAS was performed in flowering time of Arabidopsis and leaf rust of wheat. The results show that FH-based GWAS offers a higher detection power compared to the SNP-based approach and can also improve the predictability and accuracy of marker assisted selection. Consequently, FH-based GWAS is a powerful approach to increase the selection gain in breeding.